基于支持向量数据描述算法的变频空调系统制冷剂泄漏故障诊断研究

• 作者: 吴斌 徐廷喜 晋欣桥 杜志敏 黄小清
• 来源期刊: 制冷技术
• 关键词: 机器学习 变频空调系统 故障诊断 制冷剂泄漏
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 25-31
• 页数: 7页
• 字数: 4747字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4468.2019.04.105

摘要

本文提出了一种基于支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)算法的变频空调系统制冷剂泄漏故障检测和诊断方法.首先利用主成分分析算法将数据进行降维处理,并在3,000 r/min和5,000 r/min转速下分别构建SVDD模型.诊断结果表明,SVDD模型依赖于训练数据量的大小,训练数据越丰富,模型准确率越高.转速为5,000 r/min模型训练数据为1,800组,约为3,000 r/min测试模型训练数据量的9倍,15％制冷剂泄漏数据的准确率由61.29％提高为73.16％.但数据丰富后,模型求解时间长,难以收敛.最后通过先网格搜索、再使用遗传算法优化的方法改进SVDD模型的求解过程.模型优化后,5,000 r/min转速下无故障数据诊断准确率由75.06％提高为93.43％,模型对其他故障水平的数据诊断准确率可达100％,准确率得到大幅度提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	晋欣桥	上海交通大学机械与动力工程学院	80	754	16.0	23.0
2	杜志敏	上海交通大学机械与动力工程学院	60	451	12.0	18.0
3	吴斌	上海交通大学机械与动力工程学院	59	372	9.0	17.0
4	徐廷喜	上海交通大学机械与动力工程学院	1	2	1.0	1.0
5	黄小清	上海交通大学机械与动力工程学院	3	6	2.0	2.0