基于支持向量數據描述算法的變頻空調系統制冷劑泄漏故障診斷研究
關鍵詞：機器學習 變頻空調系統 故障診斷 制冷劑泄漏
摘要：本文提出了一種基于支持向量數據描述(Support Vector Data Description,SVDD)算法的變頻空調系統制冷劑泄漏故障檢測和診斷方法。首先利用主成分分析算法將數據進行降維處理,并在 3,000 r/min和 5,000 r/min 轉速下分別構建 SVDD 模型。診斷結果表明,SVDD 模型依賴于訓練數據量的大小,訓練數據越豐富,模型準確率越高。轉速為 5,000 r/min 模型訓練數據為 1,800 組,約為3,000 r/min 測試模型訓練數據量的 9 倍,15%制冷劑泄漏數據的準確率由 61.29%提高為 73.16%。但數據豐富后,模型求解時間長,難以收斂。最后通過先網格搜索、再使用遺傳算法優化的方法改進 SVDD 模型的求解過程。模型優化后,5,000 r/min 轉速下無故障數據診斷準確率由 75.06%提高為 93.43%,模型對其他故障水平的數據診斷準確率可達 100%,準確率得到大幅度提升。
制冷技術雜志要求:
{1}文稿中應包括題目、作者姓名、作者單位、所在城市及郵編、中文摘要、中文關鍵詞、中圖分類號、正文、參考文獻。
{2}本刊來稿恕不退還，請作者自留底稿。來稿文責自負，對因抄襲或涉密等侵犯他人版權或其他權利的，本刊不承擔連帶責任。
{3}正文中標題層次格式:一級標題用“一”，居中;二級標題用“(一)”;三級標題用“1”。盡量不要超過三級標題。
{4}參考文獻是作者在論文中所參考的圖書報刊等資料的引文，文中序號用數字加方括號后附所處頁碼、以上標格式標注，如[1]54。
{5}關鍵詞應標注能反映論文特征內容、通用性較強的、符合主題詞表的術語為關鍵詞，一般3～8個。
注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社
