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基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的制冷劑剩余量的預(yù)測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-01-06 10:43
  隨著生產(chǎn)力的迅速發(fā)展,能源消耗量也在不斷增加,其中建筑物的能耗大約占全球能耗的2040%,而采暖,通風(fēng)和空調(diào)能耗約占建筑物能耗的40%。多聯(lián)機(jī)空調(diào)系統(tǒng)作為一種能夠最大限度降低運(yùn)營(yíng)和維護(hù)成本的高效冷卻系統(tǒng),加上其較高的靈活性、舒適性、可靠性等優(yōu)點(diǎn),現(xiàn)已被廣泛運(yùn)用于建筑中。但是設(shè)備的老化與各種故障,會(huì)對(duì)其性能產(chǎn)生較大的影響。鑒于多聯(lián)機(jī)的系統(tǒng)復(fù)雜,設(shè)備繁多,無法全部進(jìn)行研究。制冷劑泄漏作為多聯(lián)機(jī)系統(tǒng)中較為常見的問題,以往的研究多集中在制冷劑充注量的診斷上,對(duì)制冷劑含量的預(yù)測(cè)研究較少。因此,本文針對(duì)多聯(lián)機(jī)系統(tǒng)中的制冷劑剩余量,借助數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法對(duì)制冷劑剩余量進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于在系統(tǒng)運(yùn)行中,制冷劑的含量較難測(cè)量,因此本文采用前人所建立的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系式,根據(jù)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)計(jì)算出當(dāng)前時(shí)刻的制冷劑含量。為了獲得穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù),采用高斯穩(wěn)態(tài)判別算法提取穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù),結(jié)果表明該方法能夠較好的剔除原始數(shù)據(jù)中的非穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)。通過使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)與最大互信息系數(shù)選取相關(guān)性較高的5個(gè)特征,作為長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(long short-term memory,LSTM)模型以及反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propag... 

【文章來源】:華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:58 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的制冷劑剩余量的預(yù)測(cè)研究


模塊高壓時(shí)序圖

時(shí)序圖,時(shí)序圖,低壓,模塊


10圖 2-3 模塊低壓時(shí)序圖所繪制的模塊高低壓的時(shí)序圖可以發(fā)現(xiàn),實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)一直處于波定時(shí)段的數(shù)據(jù),參數(shù)的波動(dòng)很大,甚至出現(xiàn)驟升驟降的情況。制熱模式下運(yùn)行,當(dāng)室外環(huán)境達(dá)到一定條件時(shí),安裝在室外的導(dǎo)致室外機(jī)的熱交換能力下降,從而導(dǎo)致液態(tài)冷媒蒸發(fā)能力變均降低,當(dāng)?shù)偷揭欢ǔ潭葧r(shí),空調(diào)室內(nèi)、外風(fēng)機(jī)停止運(yùn)轉(zhuǎn),四

時(shí)序圖,時(shí)序圖,模塊,穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)


確定窗口長(zhǎng)度N(0-t時(shí)刻)窗口內(nèi)數(shù)據(jù)處理sn(Glass方法)確定閾值sn<εsst>Tn=n+1是n=n+1n/N>εT時(shí)段數(shù)據(jù)為穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)T時(shí)段數(shù)據(jù)為非穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)是是 否否否圖 2-5 穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)判別方法處理后的數(shù)據(jù)圖 2-5 所示。總計(jì)有 2664 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)被去除%。觀察圖 2-6 可以發(fā)現(xiàn),通過該方法基本將化霜段的波動(dòng)數(shù)據(jù)示去除的數(shù)據(jù)段),而對(duì)于制冷劑泄漏所引起的特征參數(shù)的變化了保留,因而其余的數(shù)據(jù)可以近似認(rèn)為是多聯(lián)機(jī)機(jī)組在“正常

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于數(shù)據(jù)挖掘的水輪機(jī)異常預(yù)警方法研究[D]. 崔維玉.山東大學(xué) 2018
[2]基于偏最小二乘和灰色關(guān)聯(lián)分析的時(shí)序預(yù)測(cè)研究[D]. 張瑞全.大連理工大學(xué) 2017
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[4]基于優(yōu)化灰色馬爾科夫鏈模型的鐵路客流量預(yù)測(cè)方法研究[D]. 樊冬雪.重慶交通大學(xué) 2015



本文編號(hào):2960429

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