【摘要】：隨著社會(huì)的不斷向前發(fā)展,在制冷空調(diào)領(lǐng)域,對(duì)應(yīng)的室內(nèi)環(huán)境品質(zhì)和節(jié)能與否也不斷地受到關(guān)注。為了實(shí)現(xiàn)既提升室內(nèi)環(huán)境品質(zhì)又節(jié)能的目標(biāo),通常制冷空調(diào)系統(tǒng)的內(nèi)部會(huì)安裝各種不同的傳感器來測(cè)量各種狀態(tài)參數(shù)點(diǎn)的主要熱力學(xué)指標(biāo)。如果這些傳感器發(fā)生故障,則不僅會(huì)干擾系統(tǒng)正常的運(yùn)行狀態(tài),還會(huì)增加系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的能耗。因此傳感器故障檢測(cè)與診斷方法的研究具有重要的知識(shí)理論研究意義和工程實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。近年來,隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的興起,將其應(yīng)用于制冷空調(diào)系統(tǒng)的故障檢測(cè)與診斷(FDD)方面的研究越來越受到重視和關(guān)心。作為常見的傳感器故障檢測(cè)與診斷的方法,主元分析(PCA)是常見的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法之一。本文以實(shí)際的制冷空調(diào)系統(tǒng)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,首先建立空調(diào)系統(tǒng)傳感器故障分析模型,并在傳統(tǒng)的基于PCA的傳感器FDD的策略的基礎(chǔ)上,提出了兩種基于改進(jìn)PCA的FDD策略:一種是PCA結(jié)合聚類預(yù)處理的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的傳感器故障檢測(cè)策略,另一種是結(jié)合PCA預(yù)處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷策略。依據(jù)不同實(shí)驗(yàn)對(duì)象的特點(diǎn)采用了不同的實(shí)驗(yàn)手段和FDD策略,并建立了不同的基于改進(jìn)PCA的數(shù)據(jù)分析模型,并在設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)條件下對(duì)兩種數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行了測(cè)試和分析。結(jié)果表明:融合減法聚類及K-Means聚類的綜合聚類方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)訓(xùn)練及測(cè)試數(shù)據(jù)的分類預(yù)處理過程,由此建立的多個(gè)PCA模型改善了傳統(tǒng)PCA對(duì)多工況傳感器故障檢測(cè)的性能;相同精度的前提下,通過PCA的特征變量提取及數(shù)據(jù)的維度降低,輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)減少,減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間。
【圖文】：

T lpx xPP 主成分子空間內(nèi)的投影l(fā)p ，而 ( ) ( )T T n lre x x x I PP x PP 殘差子空間內(nèi)的投影n lr 。 P 的列是協(xié)方差矩陣 R 的向量，是一個(gè) n 行l(wèi) 列的矩陣，1[ , , ]lP p p， n lP 。后（n l）個(gè)較小的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量，是一個(gè) n , ]np ，n ( nl)P 。差子殘xe

中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文有不同的xf 表達(dá)式；x 代表干擾因素，，一般是測(cè)量噪音，或況下，自由噪聲是服從正態(tài)分布的，且平均值為零，即~x 噪聲的方差。中向測(cè)試數(shù)據(jù)引入 4 種常見的傳感器故障模擬實(shí)際傳感器發(fā)效、偏移、漂移、精度下降故障。如圖 2-3 所示。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TB657.2

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本文編號(hào)：2615839