【摘 要】
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冷水机组故障状态下故障样本数据具有非高斯的特性,传统的线性降维方法难以应用于其故障数据的特征提取.针对此问题,综合均匀流形逼近和投影(UMAP)方法适用于高维非高斯数据的特性与树突网络(DD)对大样本数据的良好分类能力,并使用自适应矩估计(Adam)在DD权重更新过程中替代其原先的梯度下降法,提出了一种基于UMAP-AdamDD的冷水机组故障诊断方法.将所提方法的诊断结果与其它常见非线性降维方法和分类器下的诊断结果进行比较,UMAP-AdamDD方法对冷水机组常见故障的诊断效果显著,综合故障诊断结果大于9
【机 构】
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杭州电子科技大学能量利用系统及自动化研究所,杭州310018
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冷水机组故障状态下故障样本数据具有非高斯的特性,传统的线性降维方法难以应用于其故障数据的特征提取.针对此问题,综合均匀流形逼近和投影(UMAP)方法适用于高维非高斯数据的特性与树突网络(DD)对大样本数据的良好分类能力,并使用自适应矩估计(Adam)在DD权重更新过程中替代其原先的梯度下降法,提出了一种基于UMAP-AdamDD的冷水机组故障诊断方法.将所提方法的诊断结果与其它常见非线性降维方法和分类器下的诊断结果进行比较,UMAP-AdamDD方法对冷水机组常见故障的诊断效果显著,综合故障诊断结果大于96％.
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