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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利用于建筑暖通空调系统的传感器故障在线智能自校正方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116678070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310458300.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权用于建筑暖通空调系统的传感器故障在线智能自校正方法是由孙哲;姚琪威;沈希;金华强;顾江萍;黄跃进;李康;石凌设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于建筑暖通空调系统的传感器故障在线智能自校正方法在说明书摘要公布了：用于建筑暖通空调系统的传感器故障在线智能自校正方法，属于建筑能源系统智能化运维技术领域。本方法利用自编码器的特征压缩能力学习暖通空调系统多参数间的约束关系，并利用高密度的约束关系重构系统运行数据，重构的过程中实现了传感器故障的校正；自编码器的模型输入为原始运行数据，输出为校正后的数据，该数据将传感器故障自行校正且不会影响正常的参数数值；同时，提出一种人工数据驱动的模型训练策略，利用蒙特卡罗算法随机构造传感器故障样本用于模型训练，完全摆脱了对标记样本的依赖；该方法可以部署于云端系统或本地服务器，用于对采集数据的预处理，经处理后的数据实现了传感器故障的自校正且不影响原始数据的特性。

本发明授权用于建筑暖通空调系统的传感器故障在线智能自校正方法在权利要求书中公布了：1.用于建筑暖通空调系统的传感器故障在线智能自校正方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：数据采集：对拟校正HVAC系统进行运行数据采集，需保证采集时系统不存在传感器故障； S2：数据分割、归类与预处理：将采集到的数据按照模型需求处理成需要的格式类型； S3：构建基于自编码器的传感器故障校正模型；所述步骤S3的具体过程如下： 采用卷积自编码器结构，以N×M为输入数据结构，输入数据应为HVAC的原始参数序列，自编码器的输出结构为N×M，输出数据为校正后的数据；自编码器的中间隐含层用于学习包含约束关系的高度压缩特征向量，以全连接神经单元层构成，神经元数据根据N和M的大小确定，N、M取值范围在32-128之间； S4：人工数据构建与模型训练：模拟传感器故障，实现传感器故障样本的人工构建；所述步骤S4的具体过程如下： S41：设定蒙特卡罗的搜索边界，包括HVAC系统所有的传感器参数、可能存在故障的传感器参数、最大可能同时故障的传感器数量以及传感器可能的偏离范围； S42：设定需要生成的样本数量，该数量与采集的原始数据量相关，生成样本应为原始数据量的2-4倍；利用蒙特卡罗算法在边界条件下进行随机故障生成，得到产生故障的参数集及其偏离值； S43：将产生故障的参数偏离值叠加到健康数据上生成人工样本，样本为人工构造的包含各类传感器故障的数据样本； S44：利用人工构造的数据样本作为输入，对应的健康数据作为输出，训练自编码器，实现人工数据驱动 S5：自校正模型的部署与在线运用。

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