基于 PCA-DT的多联机制冷剂充注量故障诊断

• 作者: 刘江岩 李冠男 王江宇 陈焕新
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多联机 故障 检测与诊断 主成分分析 决策树 制冷剂 充注量
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 能源与电气工程
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TB65
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.160701

摘要

针对多联机制冷剂充注量故障，提出了一种基于主成分分析‐决策树（PC A‐D T ）算法的制冷剂充注量故障检测与诊断方法。该方法先通过数据预处理进行数据清理，然后利用 PCA对原始数据做降维处理，最后将新的数据划分为训练集与测试集，以训练集建立决策树模型进行故障检测与诊断。实验数据测试集的检测与诊断结果验证了该模型的可行性。采集了某多联机在3个地区的实际运行数据，对建立的决策树模型进行进一步的验证，结果表明：该方法对于多联机的制冷剂充注量故障有良好的检测与诊断效果，且检测与诊断效果整体上要优于DT算法。

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	李冠男	华中科技大学能源与动力工程学院	18	287	10.0	16.0
3	刘江岩	华中科技大学能源与动力工程学院	16	118	5.0	10.0
4	王江宇	华中科技大学能源与动力工程学院	11	42	3.0	6.0