基于经验模态分解去噪改进主成分分析的冷水机组传感器故障检测

• 作者: 方曦 李冠男 梁致远 毛前军 胡云鹏
• 来源期刊: 暖通空调
• 关键词: 经验模态分解 主成分分析 闽值去噪 传感器故障 故障检测
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 106-110
• 页数: 5页
• 字数: 3460字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于经验模态分解(EMD)阈值去噪(TD)和主成分分析(PCA)相结合的冷水机组传感器故障检测方法(EMD-TD-PCA).采用EMD阈值去噪法去除原始数据中的噪声来提高数据质量,针对去噪后的数据构建PCA模型.采集了武汉市某电子厂螺杆式冷水机组的实际运行数据,用于验证故障检测效果,并与传统PCA方法和小波阈值去噪(Wavelet-TD-PCA)方法的传感器故障检测结果进行了对比.结果 表明:EMD-TD-PCA可以有效提高冷水机组传感器的故障检测效率,同等偏差条件下,故障检测效果优于传统PCA方法和Wavelet-TD-PCA方法.对于小偏差(-1～1℃)故障,故障检测效果提升尤为明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡云鹏		12	12	2.0	3.0
2	毛前军		11	15	2.0	3.0
3	梁致远		2	1	1.0	1.0
4	李冠男		3	3	1.0	1.0
5	方曦		3	3	1.0	1.0