【摘 要】
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随着工业技术的发展和人民生活水平的提高,制冷设备和技术广泛用于各行各业和千家万户,其占社会能源消耗的比重越来越大,约占社会总能源消耗的15%,制冷设备能源的使用效率问题,已经成为社会关注的热点。制冷设备的大量使用,故障发生的概率随之增加,设备带故障运行,必然导致能源效率明显下降。如何快速准确的完成制冷系统的故障检测与诊断就显得极为重要。本文旨在寻求一种高效稳定的故障检测与诊断方法,围绕制冷系统展开
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随着工业技术的发展和人民生活水平的提高,制冷设备和技术广泛用于各行各业和千家万户,其占社会能源消耗的比重越来越大,约占社会总能源消耗的15%,制冷设备能源的使用效率问题,已经成为社会关注的热点。制冷设备的大量使用,故障发生的概率随之增加,设备带故障运行,必然导致能源效率明显下降。如何快速准确的完成制冷系统的故障检测与诊断就显得极为重要。本文旨在寻求一种高效稳定的故障检测与诊断方法,围绕制冷系统展开研究。针对其典型故障,提出局部异常因子（LOF）和随机森林（RF）的故障检测与诊断模型,具体工作如下:（1）针对在制冷系统中运行的数据具有非线性、非高斯分布且含有噪声的特点。本文提出了基于LOF模型的故障检测,该方法以数据的密度含义来表达故障与正常的关系,避免了高斯分布和数据线性的假设,通过核密度估计（KDE）来获取LOF统计量的控制限。以ASHRAE RP-1043冷水机组为对象,对7类典型故障进行实验仿真检测,将仿真结果同PCA以及OCSVM进行对比,仿真结果表明:使用KDE-LOF的模型检测率均优于其它两种模型,在故障等级为高的情况下,检测准确率大于90%,该模型在研究对象的小微程度故障,检测率大于83%,漏报率小于3%。（2）由于单一分类器诊断性能较差,引入随机森林（RF）的集成学习模型提高对制冷系统诊断效果。结合粒子群搜索算法（PSO）,提出基于PSO-RF的故障诊断模型。以ASHRAE RP-1043冷水机组为对象,对7类典型故障进行实验仿真,诊断结果与支持向量机（SVM）,人工神经网络（ANN）以及单一的DT模型比较,结果表明提出的PSO-RF诊断模型具有更好的诊断性能,在故障等级为1情况下诊断正确率率达到96.3%。（3）为了验证故障诊断方法的实际应用效果,通过改装一台热泵式分体式落地空调器,搭建故障模拟试验台,模拟了四种常见故障,压缩机串气、冷凝器表面堵塞、四通阀泄漏和制冷剂泄漏,分析4类故障发生时,系统的各个参数的变化状态,诊断结果表明采用LOF-RF模型,对四种故障检测的正确率都大于88.6%,四种故障总体诊断正确率为99.7%,实现了对制冷空调机组的故障诊断。
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