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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利制冷设备制冷剂泄漏故障预测方法、系统、装置及介质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：CN114626614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210270380.5，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权制冷设备制冷剂泄漏故障预测方法、系统、装置及介质是由巫江虹;余新宇设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本制冷设备制冷剂泄漏故障预测方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种制冷设备制冷剂泄漏故障预测方法、系统、装置及介质，其中方法包括：采集多种工况下制冷设备的运行参数，对运行参数进行特征筛选后，获得训练集；采用正常稳态数据和泄漏稳态数据训练第一SVM分类器，采用干扰故障稳态数据训练第二SVM分类器；根据瞬态泄漏数据构建LSTM时间序列预测模型；将制冷设备实时的运行参数输入至LSTM时间序列预测模型，输出预测值，根据预测值获取预测参数集，将预测参数集输入第一SVM分类器和第二SVM分类器进行制冷剂泄漏故障诊断。本发明利用时间序列预测模型得到预测后的参数集，对参数集进行模式判断，实现故障的预警，解决传统方法不具有预测能力的问题，可广泛应用于泄漏故障诊断及预测领域。

本发明授权制冷设备制冷剂泄漏故障预测方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种制冷设备制冷剂泄漏故障预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集多种工况下制冷设备的运行参数，对运行参数进行特征筛选后，获得训练集；其中， 训练集包括正常稳态数据、泄漏稳态数据、干扰故障稳态数据以及瞬态泄漏数据； 采用正常稳态数据和泄漏稳态数据训练第一SVM分类器，采用干扰故障稳态数据训练第二SVM分类器； 根据瞬态泄漏数据构建LSTM时间序列预测模型； 将制冷设备实时的运行参数输入至LSTM时间序列预测模型，输出预测值，根据预测值获取预测参数集，将预测参数集输入第一SVM分类器和第二SVM分类器进行制冷剂泄漏故障诊断； 所述泄漏稳态数据包括泄漏10％数据、泄漏20％数据、泄漏30％数据； 所述采用正常稳态数据和泄漏稳态数据训练第一SVM分类器，采用干扰故障稳态数据训练第二SVM分类器，包括： 采用正常稳态数据、泄漏10％数据、泄漏20％数据和泄漏30％数据对第一SVM分类器进行初步训练，输出4个标签对应的预测得分； 将干扰故障稳态数据和瞬态泄漏数据输入初步训练后的第一SVM分类器，经过在多个数据集上的反复验证，得到预测得分与干扰故障、瞬态泄漏故障之间的规律，以及获得预测得分阈值θ，根据预测得分阈值θ区分各类运行模式； 采用干扰故障稳态数据训练第二SVM分类器； 其中，第一SVM分类器用于对泄漏故障和干扰故障进行识别，第二SVM分类器对已经诊断为干扰故障的数据做进一步判断，以确定干扰故障的类型。

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