基于SVDD的冷水机组传感器故障检测及效率分析-论文.pdf

基于SVDD的冷水机组传感器故障检测及效率分析-论文.pdf

ID:53028764

大小:362.03 KB

页数:6页

时间:2020-04-14

基于SVDD的冷水机组传感器故障检测及效率分析-论文.pdf_第1页
基于SVDD的冷水机组传感器故障检测及效率分析-论文.pdf_第2页
基于SVDD的冷水机组传感器故障检测及效率分析-论文.pdf_第3页
基于SVDD的冷水机组传感器故障检测及效率分析-论文.pdf_第4页
基于SVDD的冷水机组传感器故障检测及效率分析-论文.pdf_第5页
资源描述:

《基于SVDD的冷水机组传感器故障检测及效率分析-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、第66卷第5期化工学报Vb1.66NO.52015年5月CIESCJournalMav2015莞麓003j;0:≥jj≥}≥)基于SVDD的冷水机组传感器故障检测及效率分析李冠男,胡云鹏,陈焕新,黎浩荣,李炅,胡文举(华中科技大学能源与动力工程学院,湖北武汉430074;UniversityofNebraska—Lincoln,PKI一101F,1110S,67thstreet,Lincoln,NEUSA68182;合肥通用机械研究院压缩机技术国家重点实验室,安徽合肥230031;北京建筑大学供热供燃气通风及空调工程北

2、京市重点实验室,北京100044)摘要:传感器是制冷空调系统的重要组成部分,起着测量数据和监控状态的作用。传感器故障,尤其是输出偏差会引起测量值不准,影响控制策略,导致系统能耗增加。依据模式识别理论,故障检测可处理为一种单分类问题。据此采用一种单分类模式识别工具——支持向量数据描述(SVDD),针对冷水机组进行了偏差故障条件下的传感器故障检测工作。收集冷水机组实测正常运行数据,基于训练集建立SVDD模型,进行冷水机组传感器故障检测;在测试集中引入不同幅值水平的偏差故障,分析检测效率。结果表明:基于SVDD的冷水机组传感

3、器故障检测效果明显,但对于不同传感器的不同幅值偏差故障,故障识别程度并不一致。关键词:冷水机组;过程控制;故障检测;支持向量数据描述;算法;模型简化DOI:10.119498.issn.0438—1157.20141585中图分类号:TB65文献标志码:A文章编号:0438—1157(2015)05—1815—06SVDD-basedchillersensorfaultdetectionmethodanditsdetectioneficiencyLIGuannan,HUYunpeng,CHENHuanxin,LIHao

4、rong,LIJiong,HUWenju(SchoolofEnergyandPowerEngineering,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074,Hubei,China;UniversityofNebraska-Lincoln,Lincoln68182,NE,USA;。StateKeyLaboratoryofCompressorTechnology,HefeiGeneralMachineryResearchInstitute,Hefei230031,

5、Anhui,China;4BeijingMunicipalityKeyLaboratoryofHVAC&R,BeijingUniversityofCivilEngineeringandArchitecture,Beijing100044,China)Abstract:Intherefrigerationandairconditioningsystem,sensorsareindependentcomponentforphysicaldatameasuringandoperatingstatemonitoring.Sen

6、sorfaults,especiallysensorbiasesoutputwillleadtoincorrectmeasurement,inappropriatecontrollingstrategyandfurtherenergyconsumptionrise.Basedonthepattemrecognitiontheory,thefaultdetectiontaskcouldbeconsideredasaone—classclassificationproblem.Therefore,apowerfulpatt

7、emrecognition—basedone—classclassificationalgorithm,SupportVectorDataDescription(SVDD)wasusedtodetectthesensorbiasesoccurringinachillersystem.Thepracticalfault—freedatawereusedastrainingdatasettodeveloptheSVDDmodelSOastodetectthesensorfaults.Themethodanditsfault

8、detectioneficiencywerevalidatedbytestdatasetwithdiferentartificiallyintroducedlevelsofsensorbiases.TheSVDD—basedfaultdetectionmethodworkedwellwithchillerpracticaloper

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。