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龙图腾网获悉南京深度智控科技有限公司申请的专利一种基于大模型的空调系统全生命周期运维诊断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：CN120951117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511479125.1，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种基于大模型的空调系统全生命周期运维诊断方法是由李辉;常晓敏;刘珍珍设计研发完成，并于2025-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的空调系统全生命周期运维诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型的空调系统全生命周期运维诊断方法，涉及，该方法的步骤包括：采集空调系统全生命周期的运维数据并进行预处理；分析运维数据的内在关联特征的变化，并构建关联结构偏度；基于所述关联结构偏度分析空调系统故障演化的时序特征，构建状态演化累积度；基于所述状态演化累积度分析用于构建决策树的当前数据样本所具有的信息价值，并构建决策价值指数；基于所述决策价值指数改进随机森林算法中构建决策树时抽取当前数据样本的概率，实现对空调系统全生命周期的运维诊断。本发明解决了空调系统全生命周期运维诊断过程正常运行状态的样本占据了绝大多数，形成的典型的数据不平衡问题。

本发明授权一种基于大模型的空调系统全生命周期运维诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的空调系统全生命周期运维诊断方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：采集空调系统全生命周期的运维数据并进行预处理； 步骤S2：分析运维数据的内在关联特征的变化，并构建关联结构偏度； 步骤S3：基于所述关联结构偏度分析空调系统故障演化的时序特征，构建状态演化累积度； 步骤S4：基于所述状态演化累积度分析用于构建决策树的当前数据样本所具有的信息价值，并构建决策价值指数； 步骤S5：基于所述决策价值指数改进随机森林算法中构建决策树时抽取当前数据样本的概率，实现对空调系统全生命周期的运维诊断；所述步骤S2具体步骤包括： S21、将t时刻的前n个时刻构成的时间窗记为运维监测窗口； S22、计算所述运维监测窗口内两两维度之间的皮尔逊相关系数，将其构成的矩阵记为运维相关矩阵，则矩阵的维度为N×N，N表示运维数据的维度； S23、对所述运维相关矩阵进行特征值分解，得到N个特征值，将降序排序后的特征值构成的序列记为当前特征值序列； S24、通过步骤S1相同处理方式，采集经过技术人员确定的、空调在健康状态下运行的全生命周期运维数据，并通过步骤S21-S23得到相同长度的时间窗内健康状态下的全生命周期运维数据的健康运维相关矩阵与健康特征值序列； S25、结合步骤S23和S24的输出数据得到关联结构偏度；所述关联结构偏度的计算方法如下： ； 其中表示t时刻的关联数值偏度，N表示空调系统的全生命周期运维数据维度，表示运维相关矩阵中第i行第j列的值，即运维监测窗口中第i个维度运维数据与第j个维度运维数据的皮尔逊相关系数，表示健康运维相关矩阵中第i行第j列的值，即健康状态下第i个维度与第j个维度的空调系统全生命周期运维数据的皮尔逊相关系数； 表示t时刻的关联结构散度，表示由运维相关矩阵得到的当前特征值序列中的第k个特征值，表示由运维相关矩阵得到的当前特征值序列中所有特征值的和，表示健康特征值序列中的第k个特征值，表示健康特征值序列中所有特征值的和； 将t时刻的关联数值偏度与关联结构散度的乘积作为关联结构偏度； 所述步骤S3基于关联结构偏度结合时间持续性构建状态演化累积度，量化空调系统存在故障特征的累积影响，具体过程包括：基于步骤S2的实现过程，计算各时刻的关联结构偏度，并将运维监测窗口内的关联结构偏度构成的序列记为近邻关联结构偏度序列，计算健康状态下运行的全生命周期运维数据的关联结构偏度的均值，将其作为基准阈值；得到状态演化累积度； 基于所述状态演化累积度构建决策价值指数，用于评估运维数据用于随机森林模型中的故障检测时具有的信息量，决策价值指数的构建过程如下： 提取历史各时刻的所述状态演化累积度，将历史各时刻的状态演化累积度与t时刻的状态演化累积度作为KNN算法的输入，输出为距离t时刻状态演化累积度最近的K个时刻的状态演化累积度，将其构成的集合记为K近邻集合，进而得到决策价值指数。

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