【摘 要】
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本文提出一种基于Xgboost-类随机森林算法的多联机制冷剂泄漏故障诊断方法.首先建立了多联机系统的动态仿真模型,并结合实验数据对仿真模型精度进行了验证;基于验证后的仿真模型生成大量的正常和故障(制冷剂泄漏)数据用于故障诊断算法分析和模型构建;构建了基于Xgboost-类随机森林算法的故障诊断方法,采用Xgboost方法对模型的输入特征参数进行了敏感度分析,选取了敏感度最高的输入参数组合.基于10组不同的仿真数据集对故障诊断模型进行了分析和验证,获得了构建模型的最佳数据训练集.结果表明,基于Xgboost
【机 构】
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美的集团楼宇科技事业部,广东佛山 528000
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本文提出一种基于Xgboost-类随机森林算法的多联机制冷剂泄漏故障诊断方法.首先建立了多联机系统的动态仿真模型,并结合实验数据对仿真模型精度进行了验证;基于验证后的仿真模型生成大量的正常和故障(制冷剂泄漏)数据用于故障诊断算法分析和模型构建;构建了基于Xgboost-类随机森林算法的故障诊断方法,采用Xgboost方法对模型的输入特征参数进行了敏感度分析,选取了敏感度最高的输入参数组合.基于10组不同的仿真数据集对故障诊断模型进行了分析和验证,获得了构建模型的最佳数据训练集.结果表明,基于Xgboost-类随机森林算法能够在避免误报的基础上,最大程度提高故障诊断检测的准确性,异常检测正确率达到98.7％.
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