基于冷库制冷系统的结霜故障诊断与预测研究

发布时间：2022-09-28 14:19

　　食品冷链的发展离不开冷库的使用,但冷库造成的能耗也不容忽视,而其中的制冷机组是主要能耗设备,尤其是在机组故障时,会增加系统能耗,使设备的使用寿命减少。因此,对制冷系统的故障预测和诊断技术非常重要,要在故障发生时及时、准确的判断出故障类型,甚至在故障发生前预判故障,以避免故障的发生。由于目前制冷领域的故障诊断与预测技术多为对空调的研究,对制冷系统用于更低温度下的研究较少,且将蒸发器结霜作为故障类型进行的模式识别研究也很少,因此,本文选择冷库中非常常见且难以避免的蒸发器结霜故障为主要研究内容进行模式识别和故障分类。目前用于故障诊断的方法分为解析模型、知识、信号处理和数据挖掘的方法。大数据时代的到来使故障诊断可以采用数据挖掘的方法,不仅能够根据数据随时更新故障诊断模型,而且相对简单。数据挖掘算法中现在很热门的深度学习的基础就是神经网络,且神经网络不仅用于数据挖掘,在人工智能和模式识别方面都有广泛的应用,因此本文采用神经网络算法对冷库制冷系统的蒸发器结霜过厚故障建立诊断与预测模型。首先,对蒸气压缩式制冷系统进行热力学分析和主要渐变型故障的理论分析,选取系统运行和判断故障需要的特征参数用于实验中... 

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

制冷空调系统大数据的应用[9]

数据挖掘技术的流程[10]

人工智能、数据挖掘和机器学习的关系[65]

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于随机森林算法的制冷剂充注量故障诊断[J]. 周璇,王晓佩,梁列全,闫军威.  华南理工大学学报(自然科学版). 2020(02)
[2]从节能高效简述土建冷库的建筑优化设计[J]. 慕飞鸿.  绿色环保建材. 2019(08)
[3]基于稀疏自编码器-支持向量机的空调制冷系统故障诊断[J]. 王志毅,钟加晨,夏翠,李静凡.  制冷技术. 2019(03)
[4]基于EWMA-BN的冷水机组故障诊断策略[J]. 尚鹏涛,郭亚宾,谭泽汉,陈焕新,丁新磊.  制冷学报. 2019(02)
[5]基于局部异常因子结合神经网络的制冷剂充注量故障诊断[J]. 曾宇柯,陈焕新,黄荣庚.  制冷技术. 2019(01)
[6]基于决策树算法的多联机制冷剂泄漏在线故障诊断[J]. 肖坤,李绍斌,谭泽汉,王江宇,陈焕新,李冠男.  制冷技术. 2018(06)
[7]基于优化神经网络的空调系统未知类型故障诊断[J]. 丁新磊,李绍斌,谭泽汉,郭亚宾,陈焕新.  制冷技术. 2018(05)
[8]基于粒子群优化最小二乘支持向量机的离心式制冷机故障诊断[J]. 卿红,韩华,崔晓钰,范雨强.  暖通空调. 2018(09)
[9]基于支持向量机和粒子群算法的多联机气液分离器插反故障诊断[J]. 郑小海,谭泽汉,郭亚宾,陈焕新.  制冷技术. 2018(04)
[10]数据挖掘技术在冷链物流行业的应用[J]. 寻惟德,陈征,陈焕新,郭亚宾,袁玥,刘桢.  制冷与空调. 2018(03)

博士论文
[1]制冷系统故障检测、诊断及预测研究[D]. 任能.上海交通大学 2008

硕士论文
[1]基于智能算法的自动化霜控制研究[D]. 向鹏程.天津商业大学 2019
[2]基于智能算法的机载蒸发循环制冷系统故障诊断[D]. 刘湘婉.南京航空航天大学 2019
[3]基于稀疏自编码器的空调制冷系统故障诊断研究[D]. 罗晨娴.浙江理工大学 2018
[4]基于PCA-PNN的冷热冲击箱制冷系统故障诊断研究[D]. 程盼龙.广东工业大学 2017
[5]基于键合图和BP神经网络的并网逆变器故障诊断研究[D]. 徐流建.新疆大学 2015
[6]基于多变量统计分析的制冷系统故障检测与诊断[D]. 洪迎春.上海交通大学 2012
[7]制冷系统故障预测与诊断方法研究[D]. 闫爱云.西安科技大学 2005
[8]单螺杆冷水机组故障诊断技术的研究[D]. 刘拓.重庆大学 2004



本文编号：3681821