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龙图腾网获悉中国铁路设计集团有限公司申请的专利一种基于多源数据的通风空调风机故障预警方法及系统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：CN121655075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202610164506.9，技术领域涉及：F24F11/38；该发明授权一种基于多源数据的通风空调风机故障预警方法及系统是由孙超;卢忠辉;那艳玲;李爱东;杨立新;江崇旭;马振海;武世强;许仁杰;王泽桂设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据的通风空调风机故障预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多源数据的通风空调风机故障预警方法及系统，涉及通风空调系统的在线风机故障预警技术领域。所述方法包括：获取通风空调风机的多源数据；对多源数据进行预处理；利用改进DBSCAN聚类模型对预处理后的多源数据进行动态工况聚类，若聚类结果为多源数据属于离群点则进行故障预警；若聚类结果为多源数据属于正常工况簇，则利用孤立森林模型对多源数据进行局部稀疏型异常检测；若检测结果为正常工况簇内存在异常点，则对异常点进一步判断以筛选获取最终的异常点；若筛选处理后正常工况簇内仍存在异常点则进行故障预警。本发明能够在无需人工调参或历史故障标签的前提下对通风空调系统的在线风机进行准确故障预警。

本发明授权一种基于多源数据的通风空调风机故障预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据的通风空调风机故障预警方法，其特征在于，包括： 获取通风空调风机的多源数据； 对所述多源数据进行预处理； 利用改进DBSCAN聚类模型对预处理后的多源数据进行动态工况聚类，获取聚类结果；所述聚类结果包括所述多源数据属于正常工况簇或属于离群点；若所述聚类结果为所述多源数据属于离群点，则进行故障预警；所述利用改进DBSCAN聚类模型对预处理后的多源数据进行动态工况聚类，获取聚类结果包括： 自适应确定DBSCAN聚类模型中邻域半径和最小邻居点数两个参数，包括：将预处理后的通风空调风机多组多源数据作为训练集，训练集中经过PCA降维后的低维特征矩阵表示为：，m为窗口数，k为特征维度，计算最小邻居点数；对中的每个样本，计算其到第minPts最近邻的欧氏距离，记为；将所有升序排列为序列；构造梯度序列，；计算总梯度；寻找最小索引满足：；将最小索引对应的欧氏距离设为邻域半径； 基于确定的邻域半径和最小邻居点数对预处理后的多源数据进行DBSCAN聚类；其中，对聚类获得的密度连接点集即边界点集进行物理空间再分配，以将所有密度连接点分配到正常工况簇中，包括： 筛选密度连接点集中的模糊连接点；所述模糊连接点为密度连接点集中属于多个正常工况簇核心点邻域交集的点；将某一模糊边界点所在的所有正常工况簇定义为该模糊边界点的归属候选簇； 对于每个模糊连接点，在时窗汇聚后得到的窗口化特征矩阵中查找模糊连接点对应的行向量，将该行向量作为该模糊连接点对应的原始时窗统计向量； 对于每个模糊连接点对应的归属候选簇，在时窗汇聚后得到的窗口化特征矩阵中确定每个归属候选簇的原始时窗统计向量的中位数向量； 对于每个模糊连接点，计算其对应的原始时窗统计向量与所述中位数向量之间的欧式距离；选择欧式距离最小的归属候选簇作为模糊连接点的归属簇； 将每个模糊连接点从密度连接点集中移除，并将其加入正常工况簇中对应的归属簇； 对于不是模糊连接点的其他密度连接点，其仅有一个归属簇，将其从密度连接点集中移除，并将其加入正常工况簇中对应的归属簇； 若所述聚类结果为所述多源数据属于正常工况簇，则利用孤立森林模型对所述多源数据进行局部稀疏型异常检测，获取检测结果；所述检测结果包括正常工况簇内存在异常点或不存在异常点； 若所述检测结果为正常工况簇内存在异常点，则对异常点进一步判断，以筛选获取最终的异常点；若筛选处理后正常工况簇内仍存在异常点，则进行故障预警。

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