【摘 要】
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随着中央空调系统在各种场合越来越广泛的应用,中央空调系统得到了很大发展,中央空调系统中的控制系统也越来越复杂。不管是商用办公楼还是工业加工场所,甚至是民用住宅都对
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随着中央空调系统在各种场合越来越广泛的应用,中央空调系统得到了很大发展,中央空调系统中的控制系统也越来越复杂。不管是商用办公楼还是工业加工场所,甚至是民用住宅都对空调系统提出了更高的要求,要求空调系统的运行稳定、舒适和节能。在越来越复杂和庞大的HVAC系统中,往往会产生各种各样的故障,要快速及时地检测、鉴别出系统中出现的各种故障,已远非操作者力所能及,这就使得故障检测与诊断(Fault Detection and Diagnosis,FDD)系统越来越成为必要。本文提出了一种基于统计学的用于空调系统传感器故障诊断的方法:Fisher判别分析法。通过选取各种故障的样本利用多元统计的方法对其进行学习最终使得各个故障样本在一定的空间分离。在故障检测时,选取检测点对其进行投影然后通过计算马氏距离看其最接近哪一种故障类型,即判别该点为这一类型的故障。然而运用Fisher判别法的第一步是对故障样本进行学习训练,因此样本的精度直接影响了故障诊断的效果,于是提出用主成分方法优化训练样本以改进Fisher判别法从而达到提高故障诊断准确率的目的。主成分分析法通过少数几个主成分,提取绝大部分数据之间的相关性,将原始数据空
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