基于支持向量机和粒子群算法的多联机气液分离器插反故障诊断

• 作者: 谭泽汉2 郑小海1 郭亚宾1 陈焕新1*
• 来源期刊: 制冷技术
• 关键词: 支持向量机 多联式空调系统 气液分离器插反 故障诊断 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 16-20
• 页数: 5页
• 字数: 3005字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4468.2018.04.104

摘要

本文通过多联机实验平台采集数据,选取合适的特征变量,利用支持向量机算法建立了多联机气液分离器插反故障诊断模型.采用粒子群算法优化该模型,通过测试集验证模型的分类准确率,并对两种模型下的故障诊断效果进行对比分析.结果表明,制冷工况下的故障诊断准确率高于制热工况下的准确率.模型优化前两种工况下的故障诊断准确率均高于96％,而优化后的准确率均高于97％,优化后制冷工况下的故障诊断准确率更是高达98.4％,可见优化后的模型性能稳步提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑小海1	华中科技大学能源与动力工程学院	1	3	1.0	1.0
2	谭泽汉2		1	3	1.0	1.0
3	郭亚宾1	华中科技大学能源与动力工程学院	1	3	1.0	1.0
4	陈焕新1*	华中科技大学能源与动力工程学院	1	3	1.0	1.0