本文選題：傳感器　切入點：故障檢測盲區(qū)　出處：《化工學(xué)報》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：傳感器故障極易發(fā)生但不易察覺,其測量數(shù)據(jù)是制冷空調(diào)系統(tǒng)安全運行和優(yōu)化節(jié)能的必要條件。分析了以Q統(tǒng)計量為故障檢測邊界的基于主元分析的傳感器故障檢測流程,建立了一種預(yù)測傳感器故障檢測能力的指標(biāo)——故障檢測盲區(qū),用于預(yù)測訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中各個傳感器的故障檢測能力,從而分析、評價和優(yōu)化建模用訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。采用工程數(shù)據(jù)、實驗數(shù)據(jù)分別開展算法驗證,結(jié)果表明故障檢測盲區(qū)能有效預(yù)測選定數(shù)據(jù)集的相關(guān)傳感器的故障檢測結(jié)果。
[Abstract]:Sensor faults are easy to occur but not easily detectable, and the measured data are the necessary conditions for the safe operation of refrigeration and air conditioning system and the optimization of energy saving. The flow of sensor fault detection based on principal component analysis (PCA) is analyzed, which takes Q statistics as the boundary of fault detection. A fault detection blind area is established to predict the capability of sensor fault detection, which is used to predict the fault detection ability of each sensor in the training data set. The quality of training data for modeling is evaluated and optimized. The algorithm is validated by engineering data and experimental data respectively. The results show that the blind area of fault detection can effectively predict the fault detection results of related sensors in selected data sets.
【作者單位】： 武漢商學(xué)院機(jī)電工程與汽車服務(wù)學(xué)院 節(jié)能與新能源技術(shù)研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51576074) 湖北省自然科學(xué)基金項目(2016CFB472) 武漢市科技局科技創(chuàng)新平臺建設(shè)計劃項目(2015061705011607) 武漢商學(xué)院博士科研基金項目(2016KB001)~~
【分類號】：TB657.2;TP212

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本文編號：1592873