【摘 要】
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随着社会的不断向前发展,在制冷空调领域,对应的室内环境品质和节能与否也不断地受到关注。为了实现既提升室内环境品质又节能的目标,通常制冷空调系统的内部会安装各种不同的传感器来测量各种状态参数点的主要热力学指标。如果这些传感器发生故障,则不仅会干扰系统正常的运行状态,还会增加系统运行时的能耗。因此传感器故障检测与诊断方法的研究具有重要的知识理论研究意义和工程实际应用价值。近年来,随着数据驱动方法的兴起
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随着社会的不断向前发展,在制冷空调领域,对应的室内环境品质和节能与否也不断地受到关注。为了实现既提升室内环境品质又节能的目标,通常制冷空调系统的内部会安装各种不同的传感器来测量各种状态参数点的主要热力学指标。如果这些传感器发生故障,则不仅会干扰系统正常的运行状态,还会增加系统运行时的能耗。因此传感器故障检测与诊断方法的研究具有重要的知识理论研究意义和工程实际应用价值。近年来,随着数据驱动方法的兴起,将其应用于制冷空调系统的故障检测与诊断(FDD)方面的研究越来越受到重视和关心。作为常见的传感器故障检测与诊断的方法,主元分析(PCA)是常见的数据驱动方法之一。本文以实际的制冷空调系统为实验对象,首先建立空调系统传感器故障分析模型,并在传统的基于PCA的传感器FDD的策略的基础上,提出了两种基于改进PCA的FDD策略:一种是PCA结合聚类预处理的数据驱动的传感器故障检测策略,另一种是结合PCA预处理的神经网络故障诊断策略。依据不同实验对象的特点采用了不同的实验手段和FDD策略,并建立了不同的基于改进PCA的数据分析模型,并在设计的实验条件下对两种数据分析模型进行了测试和分析。结果表明:融合减法聚类及K-Means聚类的综合聚类方法实现了对训练及测试数据的分类预处理过程,由此建立的多个PCA模型改善了传统PCA对多工况传感器故障检测的性能;相同精度的前提下,通过PCA的特征变量提取及数据的维度降低,输入神经网络的节点数减少,减少了神经网络的训练时间。
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