制冷技术

2019, v.39;No.170(04) 25-31

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基于支持向量数据描述算法的变频空调系统制冷剂泄漏故障诊断研究
Fault Diagnosis Research on Refrigerant Leakage of Inverter Air-conditioning System Based on Support Vector Data Description Algorithm

徐廷喜;杜志敏;吴斌;黄小清;晋欣桥;

摘要(Abstract):

本文提出了一种基于支持向量数据描述(SupportVectorDataDescription,SVDD)算法的变频空调系统制冷剂泄漏故障检测和诊断方法。首先利用主成分分析算法将数据进行降维处理,并在3,000 r/min和5,000 r/min转速下分别构建SVDD模型。诊断结果表明,SVDD模型依赖于训练数据量的大小,训练数据越丰富,模型准确率越高。转速为5,000 r/min模型训练数据为1,800组,约为3,000 r/min测试模型训练数据量的9倍,15%制冷剂泄漏数据的准确率由61.29%提高为73.16%。但数据丰富后,模型求解时间长,难以收敛。最后通过先网格搜索、再使用遗传算法优化的方法改进SVDD模型的求解过程。模型优化后,5,000 r/min转速下无故障数据诊断准确率由75.06%提高为93.43%,模型对其他故障水平的数据诊断准确率可达100%,准确率得到大幅度提升。

关键词(KeyWords): 机器学习;变频空调系统;故障诊断;制冷剂泄漏

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 徐廷喜;杜志敏;吴斌;黄小清;晋欣桥;

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