【摘要】：隨著社會的不斷向前發(fā)展,在制冷空調(diào)領(lǐng)域,對應(yīng)的室內(nèi)環(huán)境品質(zhì)和節(jié)能與否也不斷地受到關(guān)注。為了實現(xiàn)既提升室內(nèi)環(huán)境品質(zhì)又節(jié)能的目標(biāo),通常制冷空調(diào)系統(tǒng)的內(nèi)部會安裝各種不同的傳感器來測量各種狀態(tài)參數(shù)點的主要熱力學(xué)指標(biāo)。如果這些傳感器發(fā)生故障,則不僅會干擾系統(tǒng)正常的運行狀態(tài),還會增加系統(tǒng)運行時的能耗。因此傳感器故障檢測與診斷方法的研究具有重要的知識理論研究意義和工程實際應(yīng)用價值。近年來,隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的興起,將其應(yīng)用于制冷空調(diào)系統(tǒng)的故障檢測與診斷(FDD)方面的研究越來越受到重視和關(guān)心。作為常見的傳感器故障檢測與診斷的方法,主元分析(PCA)是常見的數(shù)據(jù)驅(qū)動方法之一。本文以實際的制冷空調(diào)系統(tǒng)為實驗對象,首先建立空調(diào)系統(tǒng)傳感器故障分析模型,并在傳統(tǒng)的基于PCA的傳感器FDD的策略的基礎(chǔ)上,提出了兩種基于改進(jìn)PCA的FDD策略:一種是PCA結(jié)合聚類預(yù)處理的數(shù)據(jù)驅(qū)動的傳感器故障檢測策略,另一種是結(jié)合PCA預(yù)處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷策略。依據(jù)不同實驗對象的特點采用了不同的實驗手段和FDD策略,并建立了不同的基于改進(jìn)PCA的數(shù)據(jù)分析模型,并在設(shè)計的實驗條件下對兩種數(shù)據(jù)分析模型進(jìn)行了測試和分析。結(jié)果表明:融合減法聚類及K-Means聚類的綜合聚類方法實現(xiàn)了對訓(xùn)練及測試數(shù)據(jù)的分類預(yù)處理過程,由此建立的多個PCA模型改善了傳統(tǒng)PCA對多工況傳感器故障檢測的性能;相同精度的前提下,通過PCA的特征變量提取及數(shù)據(jù)的維度降低,輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)減少,減少了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間。
【圖文】：

T lpx xPP 主成分子空間內(nèi)的投影l(fā)p ，而 ( ) ( )T T n lre x x x I PP x PP 殘差子空間內(nèi)的投影n lr 。 P 的列是協(xié)方差矩陣 R 的向量，是一個 n 行l(wèi) 列的矩陣，1[ , , ]lP p p， n lP 。后（n l）個較小的特征值對應(yīng)的特征向量，是一個 n , ]np ，n ( nl)P 。差子殘xe

中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文有不同的xf 表達(dá)式；x 代表干擾因素，，一般是測量噪音，或況下，自由噪聲是服從正態(tài)分布的，且平均值為零，即~x 噪聲的方差。中向測試數(shù)據(jù)引入 4 種常見的傳感器故障模擬實際傳感器發(fā)效、偏移、漂移、精度下降故障。如圖 2-3 所示。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TB657.2

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