基于PCA-DT的多联机制冷剂充注量故障诊断

发布时间：2017-08-19 18:31

  本文关键词：基于PCA-DT的多联机制冷剂充注量故障诊断

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【摘要】：针对多联机制冷剂充注量故障,提出了一种基于主成分分析-决策树(PCA-DT)算法的制冷剂充注量故障检测与诊断方法.该方法先通过数据预处理进行数据清理,然后利用PCA对原始数据做降维处理,最后将新的数据划分为训练集与测试集,以训练集建立决策树模型进行故障检测与诊断.实验数据测试集的检测与诊断结果验证了该模型的可行性.采集了某多联机在3个地区的实际运行数据,对建立的决策树模型进行进一步的验证,结果表明:该方法对于多联机的制冷剂充注量故障有良好的检测与诊断效果,且检测与诊断效果整体上要优于DT算法.
【作者单位】： 华中科技大学能源与动力工程学院;
【关键词】： 多联机 故障 检测与诊断 主成分分析 决策树 制冷剂 充注量
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51576074,51328602)
【分类号】：TB66
【正文快照】： 多联机一般应用在公寓、商场、写字楼等场所调节环境,一旦出现故障会导致舒适性下降,经济损失,甚至安全问题,要求维修人员观察机组数据与物理特征,结合自身的经验来判断机组故障的根源,因此维修人员必须具备丰富的专家知识以及对多联机结构与运行的深入了解.不需要专家知识的

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本文编号：702288