【摘 要】
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本文提出了一种基于递归特征消除-加权k近邻算法的多联机系统制冷剂充注量故障诊断策略.首先,基于专家先验知识筛选18个多联机运行特征,经数据预处理步骤后,采用递归特征消除
【机 构】
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华中科技大学能源与动力工程学院,湖北武汉,430074华中科技大学中欧清洁与可再生能源学院,湖北武汉,430074;
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本文提出了一种基于递归特征消除-加权k近邻算法的多联机系统制冷剂充注量故障诊断策略.首先,基于专家先验知识筛选18个多联机运行特征,经数据预处理步骤后,采用递归特征消除(RFE)算法进行特征选择,筛选出最优特征子集;然后基于加权k近邻(wkNN)算法对训练集建立诊断模型,并采用网格搜索算法得到最优参数组合,对制冷剂充注量故障进行诊断.结果表明:该诊断策略弥补了现有方法中“只适用于单一工况、充注量等级分类少”等不足,选择重要性排列前7的特征集作为最优特征子集,在全工况和9个充注量等级的情况下,整体准确率为98.30％,受试者工作特征曲线下的面积(AUC)为0.9883,为设备维护人员提供了详细、关键的信息.
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