【摘 要】
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针对空调系统运行中所产生的很多不确定性故障问题,建立了贝叶斯网络模型,开发了多故障状态的贝叶斯概率计算模型,利用Leaky Noisy-Max模型进行贝叶斯网络参数学习,提出了基
【机 构】
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东华大学环境科学与工程学院,河南省高等学校供热空调重点学科开放实验室,中国舰船研究设计中心
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFC0705305),河南省高等学校供热空调重点学科开放实验室研究基金资助项目(2017HAC102)
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针对空调系统运行中所产生的很多不确定性故障问题,建立了贝叶斯网络模型,开发了多故障状态的贝叶斯概率计算模型,利用Leaky Noisy-Max模型进行贝叶斯网络参数学习,提出了基于故障特征准则和阈值判别的故障检测与诊断技术。采用现场实测数据,以冷水阀故障为例,验证了该技术的可行性。结果表明,该技术能够诊断出冷水阀故障,诊断结果能够快速定位故障产生源,从而提高空调运行系统的稳定性。
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