【摘 要】
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冷水机组是一个高度非线性的复杂系统,其系统故障会导致系统的运行偏离正常状态,不仅会造成工作空间空气质量的下降,更会造成机组能耗的增加。在选取RP-1043实验数据中的一组
【机 构】
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华中科技大学制冷与低温工程系,美国UniversityofNebraska-LincolnPKI-101F,合肥通用机械研究所国家压缩机技术国家重点实验室
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冷水机组是一个高度非线性的复杂系统,其系统故障会导致系统的运行偏离正常状态,不仅会造成工作空间空气质量的下降,更会造成机组能耗的增加。在选取RP-1043实验数据中的一组正常数据之后,又选取了其中七组故障数据,建立了训练数据。通过支持向量机（SVM）方法进行分类,以测试其对于冷水机组故障诊断的性能,并采用正确率（correct rate,CP）、命中率（hit rate,HR）、虚警率（false alarm rate,FAR）三个指标来评价模型的分类性能。同时引入四种不同程度故障,分析SVM方法随着故障
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