【摘 要】
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在旧型空调系统中,因系统改造不易导致建筑能源管理和故障诊断困难,本文设计基于嵌入式设备的空调远程软硬件系统,并引入故障数据和实际运行机组,进行验证与分析,研究了制冷剂泄漏的故障诊断,通过反向传播算法的监督学习方法,使用核主元分析法(KPCA)先对特征进行降维,减少计算量,结合多层感知器(MLP)构成KPCA-MLP方法.结果表明:该算法具有95.83％的制冷剂泄漏诊断正确率;建立一套智能软硬件,通过成本较低的嵌入式设备,使用云服务器和数据可视化页面构成远程管理系统,实现对实际空调机组远程监测和故障检测.
【机 构】
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上海交通大学制冷与低温工程研究院,上海 200240
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在旧型空调系统中,因系统改造不易导致建筑能源管理和故障诊断困难,本文设计基于嵌入式设备的空调远程软硬件系统,并引入故障数据和实际运行机组,进行验证与分析,研究了制冷剂泄漏的故障诊断,通过反向传播算法的监督学习方法,使用核主元分析法(KPCA)先对特征进行降维,减少计算量,结合多层感知器(MLP)构成KPCA-MLP方法.结果表明:该算法具有95.83％的制冷剂泄漏诊断正确率;建立一套智能软硬件,通过成本较低的嵌入式设备,使用云服务器和数据可视化页面构成远程管理系统,实现对实际空调机组远程监测和故障检测.
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