主元分析用于多联式空调系统传感器故障检测和诊断

• 作者: 张弘韬 李冠男 李绍斌 申利梅 胡文举 陈焕新
• 来源期刊: 制冷学报
• 学科: 工学
• 关键词: 主元分析 故障检测及诊断 Q统计量 Q贡献率 传感器 多联式空调系统
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 页码范围: 76-81
• 页数: 6页
• 分类号: TU831.3|TP277|O212.4
• 字数: 4339字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-4339.2017.03.076

摘要

作为多元数据分析方法之一,主元分析(PCA)被广泛运用于诊断制冷空调系统的传感器故障.本文首先结合热平衡原理以及多联机运行的控制逻辑,筛选系统中常用的18个传感器变量,建立多联机(VRF)传感器的故障分析(FDD)模型.然后结合主元分析的算法原理,给出以Q统计量和Q贡献率为检验标准的传感器故障检测与诊断流程.利用实测数据验证工作,引入不同类型和程度的传感器故障,分析得到不同故障条件下的故障检测和诊断特性.结果表明:总体上,主元分析应用于多联机传感器故障检测与诊断过程是可靠的.具体特征表现为:不同类型的传感器在不同故障类型及程度条件下,故障检测效果差异明显;在小偏差故障条件下,基于主元分析的传感器故障检测方法的故障检测效率较低,并且针对个别传感器而言,其整体故障检测效率偏低.鉴于故障诊断是基于故障检测的结果,因此上述故障检测方法在FDD过程中将起到重要的作用.

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	华中科技大学制冷与低温工程系	150	1067	18.0	25.0
2	申利梅	华中科技大学制冷与低温工程系	18	91	6.0	9.0
3	李冠男	华中科技大学制冷与低温工程系	18	287	10.0	16.0
4	胡文举	北京建筑大学供热供燃气通风及空调工程北京市重点实验室	31	147	6.0	10.0
5	张弘韬	华中科技大学制冷与低温工程系	2	8	1.0	2.0
6	李绍斌		11	78	6.0	8.0