【摘 要】
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本文提出一种基于卷积神经网络的故障诊断模型,并通过正交试验优化了3层网络的卷积核和神经元数目,利用图形化的多联机(VRF)系统制冷剂充注量故障实验数据训练了多层卷积神经
【机 构】
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华中科技大学能源与动力工程学院,武汉纺织大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(51876070,51576074)资助项目.
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本文提出一种基于卷积神经网络的故障诊断模型,并通过正交试验优化了3层网络的卷积核和神经元数目,利用图形化的多联机(VRF)系统制冷剂充注量故障实验数据训练了多层卷积神经网络,评估了本模型的故障诊断性能。结果表明:该"数据图形化-多层卷积神经网络"方法建立的模型能够有效进行多联机制冷剂充注量故障诊断,20个输入特征时,对9类故障诊断总正确率最大为91%,比传统BP神经网络达到更高的诊断精度。该方法首次利用卷积神经网络完成了VRF制冷剂充注量故障诊断,为相关研究的拓展奠定了基础。
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