【摘 要】
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本文以压缩机性能试验系统为对象,提出了基于BP神经网络的故障检测和测量可靠性分析方法.首先,通过移动窗口判稳模型,对稳态无故障数据进行筛选.然后,利用稳态数据训练双级神经网络,建立了压缩机性能试验系统的测量可靠性检测模型.最后,通过实验引入了参与控制和不参与控制的传感器固定偏差故障,对模型的检测能力进行验证.实验结果表明,模型能够完成两类传感器故障的解耦,对于压缩机性能试验系统传感器故障具有较好的
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本文以压缩机性能试验系统为对象,提出了基于BP神经网络的故障检测和测量可靠性分析方法.首先,通过移动窗口判稳模型,对稳态无故障数据进行筛选.然后,利用稳态数据训练双级神经网络,建立了压缩机性能试验系统的测量可靠性检测模型.最后,通过实验引入了参与控制和不参与控制的传感器固定偏差故障,对模型的检测能力进行验证.实验结果表明,模型能够完成两类传感器故障的解耦,对于压缩机性能试验系统传感器故障具有较好的检测能力.
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面对智能电网的紧急需求时,直接关闭空调系统中部分运行冷机可以有效地实现建筑电耗需求的快速降低.但是,该快速需求响应方法会造成当前广泛用于空调系统的反馈控制策略失效.从而,导致室内温度不均匀升高和过多额外电耗的产生而影响快速需求响应的效果.本文提出了一种全新的基于供给的反馈控制策略,有效地解决了快速需求响应策略带来的传统反馈控制失效的问题.同时,也提出了冷机负荷控制策略以保证空调系统的电耗充分满足智
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