基于稀疏自编码器-支持向量机的空调制冷系统故障诊断

• 作者: 夏翠 李静凡 王志毅 钟加晨
• 来源期刊: 制冷技术
• 关键词: 稀疏自编码器 支持向量机 空调制冷系统 性能优化 故障诊断
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 30-35
• 页数: 6页
• 字数: 3437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4468.2019.03.106

摘要

针对目前空调制冷系统内部的多参数性与物质复杂性等现状,本文提出了一种基于稀疏自编码器-支持向量机的空调制冷系统故障诊断方法,研究了其在空调制冷系统故障诊断领域的应用潜力.故障诊断结果表明,单层稀疏自编码器模型的故障诊断正确率为95.47％.采用稀疏自编码器特征提取效果优于主元分析法,隐藏层层数和节点数对稀疏自编码器诊断性能有较大的影响,多层稀疏自编码器性能优于单层稀疏自编码器.本系统中隐藏层层数为4,节点数分别为600、500、400和300的多层稀疏自编码器模型诊断性能最优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王志毅	浙江理工大学建筑工程学院	23	32	3.0	4.0
2	钟加晨	浙江理工大学建筑工程学院	4	2	1.0	1.0
3	夏翠	浙江理工大学建筑工程学院	1	1	1.0	1.0
4	李静凡	浙江理工大学建筑工程学院	2	2	1.0	1.0