發(fā)布時間：2017-08-19 18:31

  本文關(guān)鍵詞：基于PCA-DT的多聯(lián)機制冷劑充注量故障診斷

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【摘要】：針對多聯(lián)機制冷劑充注量故障,提出了一種基于主成分分析-決策樹(PCA-DT)算法的制冷劑充注量故障檢測與診斷方法.該方法先通過數(shù)據(jù)預處理進行數(shù)據(jù)清理,然后利用PCA對原始數(shù)據(jù)做降維處理,最后將新的數(shù)據(jù)劃分為訓練集與測試集,以訓練集建立決策樹模型進行故障檢測與診斷.實驗數(shù)據(jù)測試集的檢測與診斷結(jié)果驗證了該模型的可行性.采集了某多聯(lián)機在3個地區(qū)的實際運行數(shù)據(jù),對建立的決策樹模型進行進一步的驗證,結(jié)果表明:該方法對于多聯(lián)機的制冷劑充注量故障有良好的檢測與診斷效果,且檢測與診斷效果整體上要優(yōu)于DT算法.
【作者單位】： 華中科技大學能源與動力工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 多聯(lián)機 故障 檢測與診斷 主成分分析 決策樹 制冷劑 充注量
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51576074,51328602)
【分類號】：TB66
【正文快照】： 多聯(lián)機一般應用在公寓、商場、寫字樓等場所調(diào)節(jié)環(huán)境,一旦出現(xiàn)故障會導致舒適性下降,經(jīng)濟損失,甚至安全問題,要求維修人員觀察機組數(shù)據(jù)與物理特征,結(jié)合自身的經(jīng)驗來判斷機組故障的根源,因此維修人員必須具備豐富的專家知識以及對多聯(lián)機結(jié)構(gòu)與運行的深入了解.不需要專家知識的

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1 黃沖,薛R，

本文編號：702288