基于GMM聚类的空调机组多未知模态辨识方法研究

• 作者: 何鹏林 李冬辉
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 空调机组 运行模态 高斯混合模型 辨识方法
• 年，卷（期）: 2014,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2004-2008
• 页数: 5页
• 分类号: TP23
• 字数: 3201字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2014.10.021

摘要

智能建筑空调机组故障检测与诊断是保证建筑环境安全、舒适、节能的基本方法。然而，多未知模态辨识仍是其中的关键难点之一。鉴于高斯混合模型（GMM ）不受特定概率分布局限，可在区分类别的基础上直接得出数据的统计分布，具有优越的计算性能，且能拟合任意连续分布，本文提出一种基于GMM的空调机组多未知模态辨识方法。仿真试验结果表明，GMM聚类方法在空调机组运行模态辨识中具有较高的准确性与可靠性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李冬辉	天津大学电气与自动化工程学院	83	1053	16.0	29.0
2	何鹏林	天津大学电气与自动化工程学院	1	3	1.0	1.0