基于递归特征消除-加权k近邻算法的多联机系统制冷剂充注量故障诊断策略

• 作者: 刘倩 张鉴心 李正飞 王誉舟 程亚豪 陈焕新 魏文天
• 来源期刊: 制冷技术
• 学科: 工学
• 关键词: 多联机 故障诊断 制冷剂充注量 递归特征消除 加权k近邻
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 16-22
• 页数: 7页
• 分类号: TU831.3|TP306.3
• 字数: 4155字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-4468.2020.01.202

摘要

本文提出了一种基于递归特征消除-加权k近邻算法的多联机系统制冷剂充注量故障诊断策略.首先,基于专家先验知识筛选18个多联机运行特征,经数据预处理步骤后,采用递归特征消除(RFE)算法进行特征选择,筛选出最优特征子集;然后基于加权k近邻(wkNN)算法对训练集建立诊断模型,并采用网格搜索算法得到最优参数组合,对制冷剂充注量故障进行诊断.结果表明:该诊断策略弥补了现有方法中"只适用于单一工况、充注量等级分类少"等不足,选择重要性排列前7的特征集作为最优特征子集,在全工况和9个充注量等级的情况下,整体准确率为98.30％,受试者工作特征曲线下的面积(AUC)为0.9883,为设备维护人员提供了详细、关键的信息.

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	华中科技大学能源与动力工程学院	150	1067	18.0	25.0
2	刘倩	华中科技大学能源与动力工程学院	32	91	6.0	8.0
3	魏文天	华中科技大学中欧清洁与可再生能源学院	3	6	1.0	2.0
4	李正飞	华中科技大学能源与动力工程学院	10	11	2.0	3.0
5	王誉舟	华中科技大学能源与动力工程学院	3	0	0.0	0.0
6	程亚豪	华中科技大学能源与动力工程学院	4	3	1.0	1.0
7	张鉴心	华中科技大学能源与动力工程学院	1	0	0.0	0.0