【摘 要】
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介绍了一种基于机器学习的故障检测算法,该算法利用非线性回归器估计被测组件对外部变量的响应,并将其应用于暖通空调冷水机组的故障检测。基于参数先验和观测值的条件似然,采用高斯过程(GP)回归算法建立可预测的概率模型。然后,预测误差与估计方差作为支持向量机(SVM)异常检测器的输入,该检测器能够以无监督的方式检测冷水机组的故障,从而实现在线故障诊断。从实验中可以看出,该算法改进了标准异常检测。
【基金项目】
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山东省重点研发计划(重大科技创新工程)项目,磁悬浮鼓风机制造关键技术研究与应用,项目编号2020CXGC010201。
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介绍了一种基于机器学习的故障检测算法,该算法利用非线性回归器估计被测组件对外部变量的响应,并将其应用于暖通空调冷水机组的故障检测。基于参数先验和观测值的条件似然,采用高斯过程(GP)回归算法建立可预测的概率模型。然后,预测误差与估计方差作为支持向量机(SVM)异常检测器的输入,该检测器能够以无监督的方式检测冷水机组的故障,从而实现在线故障诊断。从实验中可以看出,该算法改进了标准异常检测。
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