本文關(guān)鍵詞：基于主元分析-概率神經(jīng)網(wǎng)絡的制冷系統(tǒng)故障診斷，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：制冷系統(tǒng)由于內(nèi)部物質(zhì)形態(tài)的多樣性以及系統(tǒng)參數(shù)間的高度耦合而較為復雜,也增加了出現(xiàn)故障后的檢測及診斷難度。針對制冷系統(tǒng)常見的7種故障,包括局部故障與系統(tǒng)故障,運用主元分析法提取故障樣本主要特征,對樣本進行降維處理后,基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡進行故障診斷。主元分析法可將原始的62個參數(shù)分解為相互獨立的主元,根據(jù)累計貢獻率選取一定量的主元,并將其樣本輸入概率神經(jīng)網(wǎng)絡進行故障診斷,結(jié)果表明結(jié)合主元分析后的概率神經(jīng)網(wǎng)絡在一定范圍內(nèi)對spread值不敏感,不僅診斷正確率有所提高,而且縮短了診斷耗時。可見,主元分析法的使用可有效優(yōu)化概率神經(jīng)網(wǎng)絡的診斷性能。
【作者單位】： 上海理工大學能源與動力工程學院;上海交通大學制冷與低溫工程研究所;
【關(guān)鍵詞】： 主元分析 概率神經(jīng)網(wǎng)絡 制冷系統(tǒng) 故障診斷 優(yōu)化
【基金】：國家自然科學基金項目(51506125)~~
【分類號】：TB657;TP183
【正文快照】： 引言目前制冷設備廣泛應用于生產(chǎn)和生活的各個領(lǐng)域。在制冷系統(tǒng)為人們提供舒適環(huán)境的同時,其自身結(jié)構(gòu)變得越來越復雜,自動化程度與日俱增。由于制冷系統(tǒng)自身的特性和工作環(huán)境等因素,導致制冷系統(tǒng)容易出現(xiàn)各種故障。制冷系統(tǒng)一旦出現(xiàn)故障,會引發(fā)諸如制冷系統(tǒng)能耗增加,人員舒適

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