“冷却系统异常”诊断算法的逻辑主要包括以下几个步骤：首先，通过传感器实时监测冷却系统的关键参数，如冷却液温度、流量、压力等。然后，利用信号处理技术对这些数据进行处理和分析，提取出能够反映冷却系统状态的特征信息。接着，结合机器学习或模式识别算法，建立冷却系统正常状态与异常状态的特征模型。最后，将实时监测的数据与特征模型进行对比分析，判断冷却系统是否存在异常，并给出相应的预警和处理建议。通过这一系列的逻辑处理过程，算法能够实现对冷却系统异常的准确诊断和及时预警。