【摘 要】
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针对暖通空调系统故障而导致的建筑能耗增长问题,本文提出了一种基于学习向量量化(Learning Vector Quantification,LVQ)神经网络的制冷剂充注量故障诊断模型,故障诊断分为数
【机 构】
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华中科技大学能源与动力工程学院,湖北武汉,430074
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针对暖通空调系统故障而导致的建筑能耗增长问题,本文提出了一种基于学习向量量化(Learning Vector Quantification,LVQ)神经网络的制冷剂充注量故障诊断模型,故障诊断分为数据预处理、建立初始模型、LVQ模型的训练和仿真测试4个步骤,并对隐含层节点数进行了参数寻优.实验共设置9种制冷剂充注量水平,经过数据预处理后选取了12个特征变量,建立了LVQ神经网络建模.将经过数据预处理后的数据集以75％:25％的比例划分为训练集和测试集,分别用于研究训练和测试模型性能.结果表明:在制冷剂充注量LVQ模型故障诊断中,制冷剂充注量适中、过量和不足的正确率分别为52.5％、70.1％和87.5％,总体故障诊断正确率达到70.0％.
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