基于现场传感器参数及SVM的冷水机组故障诊断

• 作者: 范雨强 崔晓钰 韩华 武浩 徐玲
• 来源期刊: 能源研究与信息
• 关键词: 冷水机组 支持向量机 故障检测与诊断 现场传感器 模型
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 制冷与空调|Refrigeration & Air-Conditioning
• 页码范围: 147-152
• 页数: 6页
• 分类号: TB65
• 语种: 中文
• DOI: 10.13259/j.cnki.eri.2021.03.004

摘要

为了使冷水机组故障诊断模型在现场运行中得以推广,采用冷水机组现场运行的传感器参数,基于支持向量机(SVM),对离心式冷水机组的7类故障建立诊断模型SVM?site,并与采用原始64个参数的SVM64模型进行对比分析.结果表明,SVM?site模型耗时减少,且具有较佳的诊断性能,基本满足现场诊断需求.若继续增加润滑油供油压力和供油温度两个传感器,可有效降低虚警率,显著提升润滑油过量和冷凝器结垢故障的诊断性能.可见,现场传感器参数基本可以满足故障在线诊断的需求,所建立的模型具有较高诊断性能.适当增加传感器参数,可使诊断模型的表现更加出色,从而具有更加良好的应用前景.