【摘 要】
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本文研究了数据中心空调系统的制冷剂泄漏故障.在虚拟制冷剂充注量传感器模型的基础上,结合数据中心空调系统液体管路长的特点,提出了一种增加液管压降特征指标的改进型充注
【机 构】
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上海交通大学制冷与低温工程研究所,上海,200240
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本文研究了数据中心空调系统的制冷剂泄漏故障.在虚拟制冷剂充注量传感器模型的基础上,结合数据中心空调系统液体管路长的特点,提出了一种增加液管压降特征指标的改进型充注量估计灰箱模型.结合构建的神经网络模型,建立了一种基于混合模型的故障诊断方法.结果表明,混合模型在60％制冷剂充注量情况下仍能将预测误差控制在5％以内,极大地改善了模型在大故障情况下的计算精度.混合模型整体计算偏差大幅度降低,对不同充注量预测的平均误差为2.73％.
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