基于小波去噪和神经网络的冷水机组故障诊断

发布时间：2017-08-31 12:21

  本文关键词：基于小波去噪和神经网络的冷水机组故障诊断

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【摘要】：对基于神经网络方法的冷水机组故障监测效率取决于训练数据和被测数据的质量问题进行了研究。采用小波变换的方法剔除测量数据中的噪声,提高数据质量,从而提高冷水机组故障诊断效率。结果表明:采用小波变换使得各个水平故障的检测效率均得到提高,尤其水平一的故障检测效率提高明显。故障水平一检测率的提高能够及时的辨别冷水机组的故障,从而采用措施防止故障进一步恶化,对降低能源消耗、提高系统的可靠性以及保证室内舒适性具有重要的意义。通过利用ASHRAE Project提供的数据对故障诊断与检测(fault detection and diagnosis)策略进行验证,检测率明显提高。
【作者单位】： 华中科技大学制冷与低温实验室;University
【关键词】： 冷水机组 故障检测与诊断 神经网络 小波分析 贝叶斯正则化
【基金】：国家自然科学基金(51328602)资助项目 2013年压缩机技术国家重点实验室开放基金项目(230031) 供热供燃气通风及空调工程北京市重点实验室研究基金资助课题(NR2016K02)项目资助~~
【分类号】：TU83
【正文快照】： 冷水机组和空调系统的性能下降、不恰当控制策略以及故障导致的能量浪费占据了商业建筑总能耗的15%~30%,为了节约能源、提供一个舒适的室内环境[1],故障诊断和检测(fault detection and diagnosis(FDD)技术近年来已经成为制冷空调系统的研究热点之一。根据德国Frank P M[2]教

【参考文献】

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本文编号：765554