近年来，随着冷链物流行业的迅猛发展，冷链空调系统的稳定运行成为保障食品、药品等温敏物资品质与安全的关键环节。然而，在实际运行过程中，由于设备老化、环境变化、操作不当等多种因素，冷链空调系统常出现异常工况，如制冷效率下降、压缩机过载、传感器失灵等。这些异常若不能及时识别和处理，不仅会增加能耗，还可能导致货物变质，造成重大经济损失。因此，开发高效、智能的异常工况识别技术显得尤为迫切。

传统的异常检测方法多依赖于人工巡检或基于阈值的报警机制，存在响应滞后、误报率高、难以适应复杂工况等问题。而人工智能（AI）技术的快速发展为解决这些问题提供了新的思路。通过引入机器学习、深度学习等AI算法，可以实现对冷链空调系统运行状态的实时监测与智能诊断，显著提升异常识别的准确性与及时性。

在基于AI的异常工况识别技术中，数据采集是基础环节。冷链空调系统通常配备多种传感器，用于监测温度、湿度、压力、电流、电压、压缩机转速等关键参数。这些数据以高频方式持续采集，并通过边缘计算设备或云端平台进行预处理，包括去噪、归一化、特征提取等步骤，为后续模型训练提供高质量输入。

特征工程在AI模型构建中起着至关重要的作用。通过对原始数据进行时域、频域或小波变换分析，可以提取出反映系统运行状态的有效特征，例如温度波动率、能耗趋势、周期性偏差等。此外，还可以利用主成分分析（PCA）或自动编码器（Autoencoder）等降维技术，减少数据冗余，提高模型训练效率。

在模型选择方面，监督学习、无监督学习和半监督学习均可应用于异常识别任务。对于已有大量标注数据的场景，支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等分类算法能够有效区分正常与异常状态。而在缺乏标注数据的情况下，孤立森林（Isolation Forest）、局部异常因子（LOF）以及自编码神经网络等无监督方法则表现出更强的适应能力。特别是深度学习中的长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN），因其擅长处理时间序列数据和捕捉非线性关系，已被广泛应用于设备故障预测与异常检测中。

一个典型的AI识别流程如下：首先，系统持续采集多源传感器数据并上传至分析平台；接着，利用训练好的AI模型对当前工况进行实时评估，输出异常概率或分类结果；一旦检测到异常，系统立即触发预警机制，并通过可视化界面通知运维人员。同时，结合知识图谱与专家规则库，系统还可提供可能的故障原因及处置建议，辅助决策。

值得一提的是，边缘计算与云计算的融合为AI技术的应用提供了有力支撑。将轻量级AI模型部署在边缘设备上，可实现本地快速响应，降低通信延迟；而复杂的模型训练与大数据分析则可在云端完成，充分利用高性能计算资源。这种“云边协同”架构不仅提升了系统的实时性与可靠性，也增强了整体可扩展性。

此外，AI系统具备持续学习能力。通过在线学习或增量学习机制，模型能够根据新采集的数据不断优化自身性能，适应设备老化、季节变化等动态环境因素，从而保持长期有效的识别能力。

当然，该技术在推广应用中仍面临一些挑战。例如，数据质量参差不齐、不同品牌设备协议不统一、模型泛化能力有限等问题亟待解决。未来，随着5G通信、物联网（IoT）和数字孪生技术的深度融合，基于AI的冷链空调异常识别系统将朝着更加智能化、集成化和自主化的方向发展。

综上所述，基于AI的冷链空调异常工况识别技术，不仅能够大幅提升系统运行的安全性与能效水平，也为冷链物流的数字化转型提供了关键技术支撑。随着算法不断优化和应用场景的拓展，这项技术有望在更多工业领域发挥重要作用，推动智能制造与智慧物流的深度融合。