基于GP模型和无监督SVM算法的冷水机组的故障检测与诊断

• 作者: 张婕妤
• 来源期刊: 山东冶金
• 关键词: 冷水机组 故障检测 概率模型 回归算法 检测算法
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 试验研究|Test Research
• 页码范围: 47-52
• 页数: 6页
• 分类号: TU831|TP181
• 语种: 中文

摘要

介绍了一种基于机器学习的故障检测算法,该算法利用非线性回归器估计被测组件对外部变量的响应,并将其应用于暖通空调冷水机组的故障检测.基于参数先验和观测值的条件似然,采用高斯过程(GP)回归算法建立可预测的概率模型.然后,预测误差与估计方差作为支持向量机(SVM)异常检测器的输入,该检测器能够以无监督的方式检测冷水机组的故障,从而实现在线故障诊断.从实验中可以看出,该算法改进了标准异常检测.