基于概率神经网络的离心式制冷机故障诊断

• 作者: 崔晓钰 梁晴晴 韩华
• 来源期刊: 暖通空调
• 关键词: 故障诊断 制冷系统 平滑因子 概率神经网络 误差反向传播网络
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 运行管理
• 页码范围: 101-107
• 页数: 7页
• 字数: 5420字
• 语种: 中文

摘要

使用概率神经网络(PNN)对制冷系统7种常见故障进行诊断,包括系统故障和局部故障.详细介绍了应用PNN建立故障诊断模型以及平滑因子寻优过程,并探索了样本规模对最佳平滑因子和诊断正确率的影响.将PNN与人工神经网络中最常用的误差反向传播(BP)神经网络进行比较,结果表明,PNN网络的诊断正确率比BP网络诊断正确率高3.48％,且诊断耗时更短,并且PNN网络的单次训练结果更可靠.尽管2种网络的训练结果均显示系统故障比局部故障更难以被识别,但使用PNN网络进行诊断时,系统故障的诊断正确率明显高于BP网络的诊断正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	崔晓钰		112	702	14.0	20.0
2	韩华		19	134	7.0	11.0
3	梁晴晴		3	46	3.0	3.0