冷水機(jī)組是制冷空調(diào)系統(tǒng)的核心設(shè)備,冷水機(jī)組傳感器的故障檢測、診斷對于保證制冷空調(diào)系統(tǒng)正常運(yùn)行具有重要意義。近些年,許多學(xué)者針對空調(diào)傳感器故障檢測、診斷問題給予很多關(guān)注,并取得了一定的進(jìn)展。然而對于冷水機(jī)組傳感器偏差故障和漸變故障的檢測效果并不理想。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory,LSTM）是由Schmidhuber&Sepp Hochreite針對RNN在處理非線性時間問題上存在梯度爆炸和梯度消失的問題,提出的一種時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于處理和預(yù)測高維、強(qiáng)耦合、高度時間相關(guān)性數(shù)據(jù)。針對上述問題,結(jié)合LSTM網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),本文分別從分類和預(yù)測兩個角度進(jìn)行考慮,提出基于改進(jìn)LSTM網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法用于冷水機(jī)組傳感器偏差故障和漸變故障的檢測及診斷。針對傳感器偏差故障,將傳感器故障檢測看作多分類問題,不同故障傳感器對應(yīng)于不同類別,該方法將傳感器故障檢測、診斷合二為一,可以直接定位故障傳感器。現(xiàn)場采集風(fēng)冷冷水機(jī)組傳感器數(shù)據(jù),輸入到改進(jìn)的LSTM網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練。通過仿真實(shí)驗(yàn)分析得出,不同類型傳感器檢測效率不同。將檢測結(jié)果與自動編碼器（Auto en... 

【文章來源】：天津大學(xué)天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

壓縮式制冷系統(tǒng)原理圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]深度學(xué)習(xí)在滾動軸承故障診斷中的應(yīng)用研究[D]. 陳偉.西南交通大學(xué) 2018
[2]基于LSTM和動態(tài)模型的化工過程混合故障診斷[D]. 張祥.青島科技大學(xué) 2018



本文編號：3224686