基于ReliefF与mRMR耦合特征选择的多联机制冷剂充注量故障诊断

• 作者: 刘佳慧 刘江岩 李正飞 谭泽汉 陈焕新 黄荣庚
• 来源期刊: 暖通空调
• 关键词: 多联机空调系统 制冷剂充注量 故障诊断 ReliefF 最大相关最小冗余 神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 53-58
• 页数: 6页
• 字数: 4354字
• 语种: 中文

摘要

针对制冷剂充注量故障,提出了一种结合ReliefF和mRMR特征选择算法的故障诊断方法.首先,利用ReliefF算法计算出每个特征变量的权重系数W(A),剔除权重系数低于阈值的特征;然后,利用集成的mRMR算法选出与目标类别具有最大相关性且相互之间具有最小冗余性的特征子集;最后,利用特征提取后的变量建立BP神经网络模型进行故障诊断,并和单一特征选择算法的结果进行对比.结果表明:该方法较好地提高了多联机制冷剂充注量故障诊断模型的诊断精度和效率.

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		150	1067	18.0	25.0
2	刘江岩		16	118	5.0	10.0
3	李正飞		10	11	2.0	3.0
4	谭泽汉		7	35	3.0	5.0
5	黄荣庚		6	16	3.0	3.0
6	刘佳慧		5	16	3.0	4.0