【摘 要】
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对多联机系统(变制冷剂流量系统)阀类故障的诊断特征变量冗杂、诊断效率低的问题,提出一种复合诊断模型,利用遗传算法在原始特征集中搜索特征子集,与参数优化后的BP神经网络
【机 构】
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华中科技大学能源与动力工程学院,空调设备及系统运行节能国家重点实验室,珠海格力电器股份有限公司
【基金项目】
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空调设备及系统运行节能国家重点实验室开放基金(SKLACKF201606);国家自然科学基金(51576074)资助项目~~
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对多联机系统(变制冷剂流量系统)阀类故障的诊断特征变量冗杂、诊断效率低的问题,提出一种复合诊断模型,利用遗传算法在原始特征集中搜索特征子集,与参数优化后的BP神经网络模型结合,对多联机阀类故障进行检测和诊断。本文从原始特征集中优化选择了带有18个特征变量的最优特征子集,用该模型对电子膨胀阀卡死、电子膨胀阀泄漏和四通阀故障3种故障进行检测,结果表明:该复合诊断模型对故障检测率提高,其中电子膨胀阀的卡死故障检测率提升8%,整体诊断正确率提高到99.27%;该复合诊断模型大大提高了诊断效率,使测试时间缩短了52
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