為了提高多聯(lián)機系統(tǒng)制冷劑充注量故障檢測率,本文提出一種結(jié)合最大相關(guān)最小冗余（minimal-Redundancy-Maximal-Relevance,m RMR）和隨機森林（RandomForest,RF）算法的在線故障診斷策略。利用mRMR結(jié)合RF在訓練集上進行特征選擇,結(jié)合網(wǎng)格搜索和十折交叉驗證對隨機森林、決策樹和支持向量機3種模型進行參數(shù)尋優(yōu),并將優(yōu)化后的模型用于測試集中。在多個在線驗證集上對mRMR-RF模型進行驗證,結(jié)果表明:僅選擇6個特征變量就可建立準確率達98.63%的隨機森林診斷模型;3種診斷模型中,RF算法的診斷效果最好,整體分類準確率達到97.06%;在4個不同在線多聯(lián)機系統(tǒng)上檢驗,其分類準確率分別為95.82%、85.74%、88.24%和93.96%,分類準確率均在85%以上。說明基于mRMR-RF的故障診斷模型具有較強的泛化能力。 

【文章來源】：制冷技術(shù). 2019,39(06)

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

實驗多聯(lián)機系統(tǒng)原理

不同充注量水平在兩種工況上的分布

在某些比較評價的指標處理中一般需要用到數(shù)據(jù)的標準化，一般是將數(shù)據(jù)按一定比例進行縮放，可以去除數(shù)據(jù)的單位限制，將其轉(zhuǎn)化為無量綱的純數(shù)值。實驗中采用了R語言中的Scale函數(shù)進行數(shù)據(jù)標準化處理。3 基于歷史數(shù)據(jù)的多聯(lián)機故障診斷

【參考文獻】：
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