本文關(guān)鍵詞：基于主元分析-概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制冷系統(tǒng)故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：制冷系統(tǒng)由于內(nèi)部物質(zhì)形態(tài)的多樣性以及系統(tǒng)參數(shù)間的高度耦合而較為復(fù)雜,也增加了出現(xiàn)故障后的檢測(cè)及診斷難度。針對(duì)制冷系統(tǒng)常見(jiàn)的7種故障,包括局部故障與系統(tǒng)故障,運(yùn)用主元分析法提取故障樣本主要特征,對(duì)樣本進(jìn)行降維處理后,基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷。主元分析法可將原始的62個(gè)參數(shù)分解為相互獨(dú)立的主元,根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率選取一定量的主元,并將其樣本輸入概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障診斷,結(jié)果表明結(jié)合主元分析后的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在一定范圍內(nèi)對(duì)spread值不敏感,不僅診斷正確率有所提高,而且縮短了診斷耗時(shí)。可見(jiàn),主元分析法的使用可有效優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷性能。
【作者單位】： 上海理工大學(xué)能源與動(dòng)力工程學(xué)院;上海交通大學(xué)制冷與低溫工程研究所;
【關(guān)鍵詞】： 主元分析 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 制冷系統(tǒng) 故障診斷 優(yōu)化
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51506125)~~
【分類號(hào)】：TB657;TP183
【正文快照】： 引言目前制冷設(shè)備廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)和生活的各個(gè)領(lǐng)域。在制冷系統(tǒng)為人們提供舒適環(huán)境的同時(shí),其自身結(jié)構(gòu)變得越來(lái)越復(fù)雜,自動(dòng)化程度與日俱增。由于制冷系統(tǒng)自身的特性和工作環(huán)境等因素,導(dǎo)致制冷系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種故障。制冷系統(tǒng)一旦出現(xiàn)故障,會(huì)引發(fā)諸如制冷系統(tǒng)能耗增加,人員舒適

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本文編號(hào)：427668