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

论文摘要

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。

论文目录

• 0 引言
• 1 变频空调系统原理
• 2 基于PCA-SVDD的故障诊断
•   2.1 基于PCA的数据降维
•   2.2 单分类SVDD
• 3 诊断模型
•   3.1 SVDD模型的建立
•     3.1.1 数据预处理
•     3.1.2 特征选择
•     3.1.3 模型参数设定
•     3.1.4 模型验证
•     3.1.5 模型优化
•   3.2 改进的SVDD模型
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 徐廷喜,杜志敏,吴斌,黄小清,晋欣桥

关键词: 机器学习,变频空调系统,故障诊断,制冷剂泄漏

来源: 制冷技术 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 上海交通大学机械与动力工程学院

分类号: TM925.12;TP277

页码: 25-31

总页数: 7

文件大小: 1536K

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