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龙图腾网获悉无锡兴华衡辉科技有限公司申请的专利一种用于制冷机的故障检测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：CN121301906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511850969.2，技术领域涉及：G06F18/2135；该发明授权一种用于制冷机的故障检测方法及系统是由牟宏山;张新宇;肖钰;滕希达;杨鹏;孟帅设计研发完成，并于2025-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于制冷机的故障检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及制冷机故障检测领域，尤其涉及一种用于制冷机的故障检测方法及系统，方法包括：获取历史中任一制冷机多维度的参数集，计算任一维度的识别显著度；采集待检测制冷机多维度的参数集，构建待检测制冷机的目标窗口，对目标窗口进行分段获得若干数据段，对目标段进行PCA降维获得主成分、投影值向量和载荷向量，根据投影值向量计算第一区分距离，根据载荷向量与识别显著度计算第二区分距离；基于第一区分距离与第二区分距离计算目标段的识别贡献度；基于识别贡献度与第二区分距离计算待检测制冷机的故障程度，完成故障检测。通过本发明的技术方案，能够提高制冷机故障检测结果的精度。

本发明授权一种用于制冷机的故障检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于制冷机的故障检测方法，其特征在于，包括： 获取历史中任一制冷机多维度的参数集，计算任一维度的识别显著度； 采集待检测制冷机多维度的参数集，构建待检测制冷机的目标窗口，目标窗口的末端为待检测时刻，对目标窗口进行分段获得若干数据段，将任一数据段作为目标段，对目标段进行PCA降维获得主成分、投影值向量和载荷向量，一个主成分对应一个投影值向量和一个载荷向量，根据投影值向量计算第一区分距离，根据载荷向量与识别显著度计算第二区分距离；基于第一区分距离与第二区分距离计算目标段的识别贡献度； 基于识别贡献度与第二区分距离计算待检测制冷机的故障程度，完成故障检测； 计算任一维度的识别显著度包括： 对历史中任一制冷机多维度的参数集进行PCA降维获得每个主成分的特征值以及每个维度的载荷，将同一主成分中所有维度的载荷构建为载荷向量； 将任一维度作为目标维度，计算任一主成分中目标维度的载荷绝对值与任一主成分的特征值的乘积作为目标维度的维度权重，将所有主成分在目标维度的维度权重之和作为目标维度的第一显著距离； 将目标维度载荷不等于0的主成分对应的载荷向量作为有效向量，将历史中制冷机分为正常制冷机和异常制冷机，将任一异常制冷机的有效向量作为异常有效向量，将任一正常制冷机的有效向量作为正常有效向量，计算任一异常有效向量与任一正常有效向量的相似度绝对值，并将任一异常有效向量与每个正常有效向量的相似度绝对值的累加值作为第一累加值，遍历获得每个异常有效向量的第一累加值，将所有第一累加值之和作为目标维度的第二显著距离； 计算任一异常制冷机的第一显著距离与任一正常制冷机的第一显著距离的绝对差值，并计算绝对差值与第二显著距离的比值，遍历获得任一异常制冷机与每个正常制冷机的比值，并获得任一正常制冷机与每个异常制冷机的比值，将所有比值之和作为目标维度的识别显著度； 构建待检测制冷机的目标窗口包括： 对待检测制冷机多维度的参数集进行随机不等长分割获取若干初始窗口； 对于一个分割结果，计算任意两个窗口参数集的DTW距离，并计算所有DTW距离的距离均值，同理获得每个分割结果的距离均值，将距离均值的最大值对应的分割结果作为最佳分割结果，将最佳分割结果中按照时间顺序的最后一个初始窗口作为目标窗口，目标窗口的末端为待检测时刻； 第一区分距离包括： 将除目标段以外的数据段作为参考段； 对于任一主成分，将目标段的投影值向量与参考段的投影值向量的DTW距离作为目标段与参考段在任一主成分的第一区分距离； 第二区分距离包括： 将除目标段以外的数据段作为参考段； 对于任一主成分，计算目标段在任一维度的载荷与参考段在任一维度的载荷之间的差值绝对值，并计算差值绝对值与任一维度的识别显著度的第一乘积，遍历获得目标段与参考段在每个维度的第一乘积，将所有第一乘积之和作为目标段与参考段在任一主成分的第二区分距离。

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