基于强化学习的多联机系统不均衡数据下故障检测与诊断研究

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空调系统故障检测与诊断有利于降低能耗与碳排放,是实现碳达峰、碳中和目标的重要一环。基于数据驱动的故障检测与诊断方法已经在空调系统中得到了有效验证并取得了诸多成果,但仍旧存在部分研究难点与问题,例如在数据不均衡场景下,模型性能严重衰减。本文针对这一问题,提出了一种基于深度Q网络(Deep QNetworks,DQN)的多联机系统故障检测与诊断方法,并在一台典型的多联机空调系统上进行了四类常见故障实验,利用实验数据验证了所提方法的有效性和可靠性。本文主要工作如下:首先,本文调研选取了多联机系统四类典型故障,并在高精密焓差实验室中构建了故障实验。利用实验现象观察法与系统热物理变量敏感性分析法,提取多联机系统故障特征变量。结合异常值检测算法,提出一种数据预处理方法。然后,对基于DQN模型的多联机系统故障检测与诊断方法的流程进行详细介绍,重点对DQN模型的建模过程进行原理分析,从数理机理上论证其在解决多联机系统数据不均衡问题上的可行性。最后,使用均衡数据以及多种不均衡数据对DQN故障检测模型与故障诊断模型进行训练与测试,引入多种模型进行性能对比,证明DQN模型应用于多联机系统故障检测与诊断问题的可靠性以及解决其数据不均衡问题的优越性。结果表明,对于非均衡数据,DQN故障检测模型的准确率达到了94.00%到97.38%,相较于其他六种不均衡数据故障检测模型高出4.17%到31.29%,DQN故障诊断模型的准确率达到了95.04%到97.65%,相较于其他六种不均衡数据故障诊断模型高出3.06%到26.57%。
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