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空調(diào)系統(tǒng)傳感器自動(dòng)故障診斷方法研究

發(fā)布時(shí)間:2021-01-26 18:30
  針對(duì)空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行過程具有非線性和動(dòng)態(tài)特性的特點(diǎn),提出了一種基于動(dòng)態(tài)核主元分析的傳感器故障檢測(cè)方法。該方法采用核主元分析提取系統(tǒng)中的非線性冗余信息,建立核主元模型,再引入指數(shù)加權(quán)的定義,進(jìn)行在線診斷的同時(shí)對(duì)模型進(jìn)行實(shí)時(shí)更新,得到了改進(jìn)的動(dòng)態(tài)核主元模型。選擇SPE統(tǒng)計(jì)量作為系統(tǒng)是否發(fā)生故障的依據(jù)。最后通過貢獻(xiàn)圖法實(shí)現(xiàn)了對(duì)故障變量的分離。將此方法應(yīng)用于某地源熱泵系統(tǒng)的傳感器故障檢測(cè),結(jié)果表明,該方法能夠?qū)崟r(shí)更新核主元模型和置信限,成功分離故障變量,且和傳統(tǒng)主元分析法相比具有更好的故障診斷效果。 

【文章來源】:機(jī)械設(shè)計(jì)與制造. 2020,(07)北大核心

【文章頁數(shù)】:5 頁

【文章目錄】:
1 引言
2 PCA與KPCA基本原理
    2.1 PCA的基本原理
    2.2 KPCA的基本原理
3 動(dòng)態(tài)核主元分析法故障診斷
    3.1 動(dòng)態(tài)核主元分析模型的建立
    3.2 基于貢獻(xiàn)圖法的故障分離
    3.3 基于動(dòng)態(tài)核主元分析法的故障檢測(cè)系統(tǒng)
4 應(yīng)用與分析
5 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于KPCA的非線性故障診斷方法[J]. 鄧曉剛,田學(xué)民.  山東大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2005(03)



本文編號(hào):3001610

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