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刊名：制冷学报
发表时间：2018-04-01
摘要:
在多联机(VRF)空调系统中,压缩机回液将导致能量损失.本文结合大数据提出了一种基于PCA?Clustering的压缩机回液故障诊断的方法.首先提取出故障相关变量,并通过数据预处理,剔除异常值与空值;然后将处理后的数据进行主成分分析(PCA),获取降维后的新主元变量数据;最后将新的主元变量进行聚类分析(Clustering analysis)得到回液故障数据分类标签.结果表明:该方法能够在数据标签未知的情况下,较好的区分不同类别的压缩机回液故障及正常数据,使压缩机回液故障诊断率达到94.29％.
刊名：制冷技术
发表时间：2019-06-01
摘要:
为了提高多联机系统制冷剂充注量故障检测率,本文提出一种结合最大相关最小冗余(minimal-Redundancy-Maximal-Relevance,mRMR)和随机森林(Random Forest,RF)算法的在线故障诊断策略.利用mRMR结合RF在训练集上进行特征选择,结合网格搜索和十折交叉验证对随机森林、决策树和支持向量机3种模型进行参数寻优,并将优化后的模型用于测试集中.在多个在线验证集上对mRMR-RF模型进行验证,结果表明:仅选择6个特征变量就可建立准确率达98.63％的随机森林诊断模型;3种诊断模型中,RF算法的诊断效果最好,整体分类准确率达到97.06％;在4个不同在线多联机系统上检验,其分类准确率分别为95.82％、85.74％、88.24％和93.96％,分类准确率均在85％以上.说明基于mRMR-RF的故障诊断模型具有较强的泛化能力.
刊名：制冷技术
发表时间：2017-04-01
摘要:
传感器是空调系统的重要组成部分,它对空调系统的运行状态进行实时监控,并将运行数据传输到控制系统中.传感器发生故障将使得空调系统偏离正常运行状态,导致系统能耗增加.主元分析法(Principal Component Analysis,PCA)是传感器故障检测与诊断中常用的数据分析方法.本文采集了多联机系统传感器正常运行数据,通过人为调整得到故障运行数据;采用正常运行数据对PCA进行建模,用训练好的模型对故障运行数据进行检测与诊断,分析检测与诊断结果.本文中传感器故障工况包含压缩机排气感温包漂移、脱落、精度下降以及完全失效故障.检测与诊断的结果为:基于PCA的多联机系统压缩机排气温度传感器故障检测与诊断结果良好.
刊名：制冷学报
发表时间：2020-04-01
摘要:
直接根据多联机系统能耗数据的变化来判断导致能耗大幅波动的因素是很困难的.本文提出一种有效的可用于多联机系统的能耗评估与诊断方法:将支持向量回归(SVR)算法与单类支持向量机(OCSVM)算法相结合,首先通过提取系统能耗数据集特征,去除非稳态数据,根据提取的特征变量与系统能耗建立SVR模型,预测多联机系统能耗;然后将实际能耗值与预测能耗值之差和之比分别标准化,作为输入变量,建立单类支持向量机(OCSVM)模型进行样本判别,确定是否为导致系统能耗异常的原因,以此评估诊断多联机系统能耗情况.本文基于多联机能耗正常的数据集构建了能耗评估与诊断模型,并用多联机系统能耗异常数据集验证了模型的可靠性.结果 表明:基于SVR-OCSVM模型的能耗评估与诊断模型具有较高的准确度,基本能达到70％以上.
刊名：制冷技术
发表时间：2019-01-01
摘要:
为提升多联机系统故障检测率,本文提出了一种基于局部异常因子结合神经网络的多联机故障诊断方案,并进行制冷剂充注量实验验证该方案的可行性.研究通过局部异常因子(Local Outlier Factor,LOF)法剔除实验原始数据中的异常值,再构建反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络进行制冷剂充注量故障诊断,同时优化模型隐含层节点数,进一步提升故障检测率.结果表明:LOF法能有效剔除多联机异常值;较BP神经网络,最优隐含层节点数的LOF-BP神经网络诊断性能增强,整体检测率提高至98.97％.
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