论文摘要
目的:对空调的故障进行及时的检测排查并减少能源消耗,以减少人力维护成本,保证空调系统高效运行。方法:利用深度学习对空调系统进行准确诊断,使用长期短期记忆(LSTM)神经网络,针对空调的冷水机组故障数据,利用时间序列特性,搭建LSTM分类模型,同时对参数进行优化调整并进行交叉验证,以确定最优的LSTM模型参数及准确地对空调故障标签进行分类。结果:在五种不同空调故障严重程度下,该模型能够较准确的对空调故障进行诊断。结论:通过对比传统循环神经网络和它的另一个变体门控循环网络,该模型故障诊断的准确率较好,并且对新样本的适应性较好。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 花君,严珂,陆慧娟,叶敏超
关键词: 计量,故障诊断,长短期记忆循环神经网络,深度学习
来源: 中国计量大学学报 2019年02期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 建筑科学与工程,自动化技术
单位: 中国计量大学信息工程学院
基金: 国家自然科学基金项目(No.61602431),浙江省大学生科研创新活动计划项目(No.2019R409043)
分类号: TU83;TP183
页码: 197-202
总页数: 6
文件大小: 181K
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标签：计量论文; 故障诊断论文; 长短期记忆循环神经网络论文; 深度学习论文;