發(fā)布時間：2017-05-02 06:17

  本文關鍵詞：基于在線自適應PCA的制冷系統(tǒng)故障診斷技術及應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科學技術的不斷發(fā)展和工業(yè)自動化水平的快速提高,中央空調的應用日趨增多,致使空調制冷系統(tǒng)內部結構也越來越復雜,發(fā)生故障時所帶來的損失也不容小覷。如何建立切實可行、高效的制冷系統(tǒng)運行狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)已成為該領域的研究熱點。本文先是介紹了故障診斷技術的相關理論以及國內外的研究現(xiàn)狀和研究成果。接著對制冷系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀進行分析介紹,制冷原理進行詳細的介紹,并建立起制冷系統(tǒng)的物理模型。通過對制冷系統(tǒng)常見故障的分析,建立了對應的故障特征表,并選取適當?shù)膶嶒灡O(jiān)測點。鑒于制冷系統(tǒng)監(jiān)測變量間相關性比較大、監(jiān)測變量多的特點,基于主元分析的故障診斷方法在制冷系統(tǒng)的故障中具有一定的適用性。由于常規(guī)的主元分析方法建模時,都是基于一段較長時間窗內的歷史數(shù)據(jù)來建立主元模型,相當于求取這一段時間數(shù)據(jù)的主元模型,其模型對原系統(tǒng)的描述能力不夠強,在一些緩慢變化的故障診斷中很容易出現(xiàn)誤診失診的情況。針對這一局限性,本文采用基于PCA的在線自適應故障診斷方法,該法將訓練數(shù)據(jù)分成較小的時間窗,實時更新時間窗內對應的協(xié)方差矩陣,最終根據(jù)獲得的協(xié)方差矩陣,采用最速梯度下降法求取主元,并建立主元模型,計算故障檢測的控制閾值。該法的自適應能力強,計算速度快,建立的主元模型精度相對較高,能及早地檢測診斷出系統(tǒng)緩變故障。該法為把基于自適應主元分析的故障診斷方法投入制冷系統(tǒng)的應用奠定了基礎。最后本文將基于PCA的在線自適應故障診斷方法應用到制冷系統(tǒng)的故障診斷中,通過對實驗監(jiān)測點采集來的幾組故障數(shù)據(jù)進行與常規(guī)PCA故障檢測方法的對比實驗,發(fā)現(xiàn)基于PCA的在線自適應故障診斷法能成功檢測出故障發(fā)生的時刻和位置。實驗效果非常好,能很明顯的檢測診斷出制冷系統(tǒng)不易被發(fā)現(xiàn)的緩變故障。
【關鍵詞】：故障診斷 在線自適應主元分析 緩變故障 制冷系統(tǒng)
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TB657
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-18
• 1.1 課題的背景和研究意義8-9
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀9-15
• 1.2.1 關于動態(tài)系統(tǒng)故障診斷技術的研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.2 制冷系統(tǒng)故障診斷的研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 論文主要工作和組織結構15-18
• 1.3.1 論文主要工作15-16
• 1.3.2 論文組織結構16-18
• 2 制冷系統(tǒng)物理模型及故障分析18-31
• 2.1 引言18
• 2.2 實驗對象介紹18-20
• 2.3 制冷系統(tǒng)原理簡介20-22
• 2.4 制冷系統(tǒng)的物理模型22
• 2.5 制冷系統(tǒng)常見故障與原因分析22-27
• 2.6 制冷系統(tǒng)測量變量的選取27-29
• 2.7 本章小結29-31
• 3 在線自適應PCA在制冷系統(tǒng)故障診斷中的應用31-50
• 3.1 引言31
• 3.2 主元分析的數(shù)學原理31-35
• 3.2.1 主元分析簡介31-33
• 3.2.2 在線自適應主元分解法33-34
• 3.2.3 在線自適應PCA的主元計算的步驟34-35
• 3.3 基于主元分析的故障檢測與診斷35-37
• 3.4 故障檢測實施步驟37-47
• 3.4.1 數(shù)據(jù)處理39-40
• 3.4.2 建立主元模型40-47
• 3.5 在線動態(tài)故障診斷47-48
• 3.6 本章小結48-50
• 4 基于自適應PCA制冷系統(tǒng)故障診斷結果及分析50-56
• 4.1 引言50
• 4.2 故障診斷結果及分析50-55
• 4.3 本章小結55-56
• 5 結論與展望56-58
• 5.1 全文總結56
• 5.2 展望56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻59-62

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本文編號：340446