论文摘要
数据驱动的冷水机组模型通常只用于专有对象,当涉及到一种不同类型的冷水机组时,需要大量的正常数据和故障数据训练一个新的模型,这既耗时又依赖大量数据,不利于冷水机组故障诊断技术在实际应用中的推广。本文的研究中,介绍了处理不平衡数据技术,探索将离心式冷水机组训练成一个能够诊断螺杆式冷水机组故障的新模型的可能性,即只需使用少量新数据即可。采用合成少数类过采样技术(SMOTE)对故障样本进行过采样,不平衡率为5%,然后使用支持向量机(SVM)用于故障诊断。通过对50%～400%的过采样率的研究,发现螺杆式冷水机组四种故障的过采样率为100%,诊断准确率达到96.70%。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 范雨强,崔晓钰,韩华,陆海龙,武浩,徐玲
关键词: 冷水机组,故障诊断技术,过采样,不平衡数据
来源: 工程热物理学报 2019年06期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备
单位: 上海理工大学能源与动力工程学院
基金: 国家自然科学基金资助项目(No.51506125)
分类号: TB65
页码: 1219-1228
总页数: 10
文件大小: 1433K
下载量: 173
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