基于混合模型的数据中心空调系统虚拟制冷剂充注量传感器

• 作者: 朱旭 杜志敏 陈志杰 黄小清
• 来源期刊: 制冷技术
• 关键词: 虚拟制冷剂充注量传感器 神经网络 数据中心 故障诊断
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 9-14
• 页数: 6页
• 字数: 3668字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4468.2019.06.102

摘要

本文研究了数据中心空调系统的制冷剂泄漏故障.在虚拟制冷剂充注量传感器模型的基础上,结合数据中心空调系统液体管路长的特点,提出了一种增加液管压降特征指标的改进型充注量估计灰箱模型.结合构建的神经网络模型,建立了一种基于混合模型的故障诊断方法.结果表明,混合模型在60％制冷剂充注量情况下仍能将预测误差控制在5％以内,极大地改善了模型在大故障情况下的计算精度.混合模型整体计算偏差大幅度降低,对不同充注量预测的平均误差为2.73％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜志敏	上海交通大学制冷与低温工程研究所	60	451	12.0	18.0
2	黄小清	上海交通大学制冷与低温工程研究所	3	6	2.0	2.0
3	朱旭	上海交通大学制冷与低温工程研究所	3	6	1.0	2.0
4	陈志杰	上海交通大学制冷与低温工程研究所	2	4	1.0	2.0