基于主成分分析和神经网络相结合的制冷剂充注量故障诊断

摘要：

空调设备的能耗在建筑总能耗中占据30％以上的比例,一旦发生故障不及时排除,很可能导致系统能耗增加、设备寿命缩短、人员体感不适甚至影响正常的工作.本文采用一种基于主元分析法(Principal Component Analysis,PCA)与基于反向算法(Back Propagation,BP)的多层前馈神经网络(BP神经网络)相结合的算法,以制冷剂充注量为例,实现了对多联机性能故障的高效诊断.首先收集多联机组实测运行数据,进行一定的数据预处理工作,然后利用PCA提取主元,最终基于BP神经网络训练建立PCA-BP模型进行联机制冷剂充注量的故障诊断.结果表明:PCA-BP神经网络能高效检测多联机制冷剂充注量的故障,较于传统BP神经网络节约了计算时长及计算空时,同时该算法也具有泛化能力,为推广到多联机其他故障的诊断奠定了基础.

关键词：故障诊断、主元分析、神经网络、多联机故障

所属期刊栏目：37

资助基金：国家自然科学基金资助项目51576074;国家自然科学基金资助项目51328602

在线出版日期：2018-03-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：45-50