基于SVDD的冷水机组传感器故障检测及效率分析

• 作者: 李冠男 李炅 胡云鹏 胡文举 陈焕新 黎浩荣
• 来源期刊: 化工学报
• 关键词: 冷水机组 过程控制 故障检测 支持向量数据描述 算法 模型简化
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 过程系统工程
• 页码范围: 1815-1820
• 页数: 6页
• 分类号: TB65
• 语种: 中文
• DOI: 10.11949/j.issn.0438-1157.20141585

摘要

传感器是制冷空调系统的重要组成部分，起着测量数据和监控状态的作用。传感器故障，尤其是输出偏差会引起测量值不准，影响控制策略，导致系统能耗增加。依据模式识别理论，故障检测可处理为一种单分类问题。据此采用一种单分类模式识别工具——支持向量数据描述（SVDD），针对冷水机组进行了偏差故障条件下的传感器故障检测工作。收集冷水机组实测正常运行数据，基于训练集建立SVDD模型，进行冷水机组传感器故障检测；在测试集中引入不同幅值水平的偏差故障，分析检测效率。结果表明：基于SVDD的冷水机组传感器故障检测效果明显，但对于不同传感器的不同幅值偏差故障，故障识别程度并不一致。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈焕新	华中科技大学能源与动力工程学院	150	1067	18.0	25.0
2	李炅	合肥通用机械研究院压缩机技术国家重点实验室	27	183	9.0	12.0
3	胡云鹏	华中科技大学能源与动力工程学院	16	300	10.0	16.0
4	李冠男	华中科技大学能源与动力工程学院	18	287	10.0	16.0