基于最小二乘及分类向量机的空气调节器故障检测

• 作者: 高加琼 魏霖静
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 空气调节器 设备 故障检测 递归最小二乘法 支持向量机 评价指标 数据
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 控制工程
• 页码范围: 326-330
• 页数: 5页
• 分类号: TP319
• 字数: 3756字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2016.03.16

摘要

为了对空气调节器的故障进行检测和诊断,提高建筑物管理系统的能源利用率,提出一种基于递归最小二乘的故障检测和诊断方法.方法包含特征选择、递归最小二乘和支持向量机分类三个部分,在特征选择中,将空气调节器的故障分为11个类型,并基于ReliefF算法选取三个最显著的特征变量.在递归最小二乘中,通过最小化真实值与预测值之差的平方和对模型的参数进行估计,并基于二叉决策树思想采用支持向量机对11个故障状态和1个正常状态进行分类.结果表明,所提方法可以更好地对空气调节器中的故障进行检测,并对故障类型进行分类.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高加琼	电子科技大学微电子与固体电子学院	37	70	5.0	6.0
3	魏霖静	甘肃农业大学信息科学技术学院	61	105	5.0	6.0