基于Tri-Training的制冷系统半监督故障诊断

摘要：

针对以往制冷系统故障诊断需采用已知运行状态的有标签数据,导致大量无标签数据信息无法利用的问题,本文提出一种基于Tri-Training的制冷系统半监督故障诊断方法,改善制冷系统故障诊断性能.采用一台316 kW离心式冷水机组7类典型故障的实际数据对该诊断方法进行验证,结果表明:该方法具有有效性,挖掘无标签数据信息的Tri-Training半监督故障诊断模型相比支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、随机森林(RF)3种有监督诊断模型,性能显著提高,总体诊断正确率达到99.43％,对系统级故障的诊断正确率提升1.73％～3.90％,虚警率、漏报率、误报率均有不同程度改善.同时,表明该故障诊断模型中3个基分类器的故障诊断性能及其多样性是影响该模型对制冷系统中无标签数据利用的主要因素.

关键词：制冷系统、故障诊断、半监督学习、Tri-Training、优化

所属期刊栏目：43

分类号：TB657.5;TP277(制冷工程)

资助基金：国家自然科学基金51506125

在线出版日期：2022-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：129-136,144