基于主元分析的多联式空调系统传感器故障检测和诊断

作为多元数据分析方法之一,主元分析(PCA)被广泛运用于诊断制冷空调系统的传感器故障。本文首先结合热平衡原理以及多联机运行的控制逻辑,筛选系统中常用的18个传感器变量建立多联机(VRF)传感器的故障分析(FDD)模型。然后结合主元分析的算法原理,给出以Q统计量和Q贡献率为检验标准的传感器故障检测与诊断流程。接着用实测数据进行验证工作,引入不同类型和程度的传感器故障,分析得到不同故障条件下的故障检测和诊断特性。结果表明,总体上,主元分析应用于多联机传感器故障检测与诊断过程是可靠的。其具体特征表现为：不同类型的传感器在不同故障类型及程度条件下,故障检测效果差异明显;在小偏差故障条件下,基于主元分析的传感器故障检测方法的故障检测效率较低,并且针对个别传感器而言,其整体故障检测效率偏低。鉴于故障诊断是基于故障检测的结果,因此上述故障检测方法在FDD过程中将起到重要的作用。     

主元分析用于多联式空调系统传感器故障检测和诊断

作为多元数据分析方法之一,主元分析(PCA)被广泛运用于诊断制冷空调系统的传感器故障。本文首先结合热平衡原理以及多联机运行的控制逻辑,筛选系统中常用的18个传感器变量,建立多联机(VRF)传感器的故障分析(FDD)模型。然后结合主元分析的算法原理,给出以Q统计量和Q贡献率为检验标准的传感器故障检测与诊断流程。利用实测数据验证工作,引入不同类型和程度的传感器故障,分析得到不同故障条件下的故障检测和诊断特性。结果表明:总体上,主元分析应用于多联机传感器故障检测与诊断过程是可靠的。具体特征表现为:不同类型的传感器在不同故障类型及程度条件下,故障检测效果差异明显;在小偏差故障条件下,基于主元分析的传感器故障检测方法的故障检测效率较低,并且针对个别传感器而言,其整体故障检测效率偏低。鉴于故障诊断是基于故障检测的结果,因此上述故障检测方法在FDD过程中将起到重要的作用。     

基于数据特征提取的暖通系统传感器偏置故障标准化检测方法

针对暖通设备中空气处理机组传感器数据故障检测效率较低的问题，提出了一种基于KPCA结合SVM的故障检测方法。首先，建立核主元模型，然后通过核主元分析对被监测的传感器数据进行特征值提取。其次，将特征值提取后的数据对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练，构造SVM故障检测模型。最后，基于KPCA-SVM故障检测模型对被监测的传感器进行故障检测。本研究以河北师范大学职技楼制冷与空调实验设备为例进行空气处理机组传感器故障实验验证。结果表明，与SVM方法相比，KPCA-SVM能够更好地提取故障信号的非线性特征。     

时滞数据动态过程传感器故障诊断的改进方法

提出利用不断更新的时滞数据矩阵建立变化的动态主元模型对某些动态系统内的传感器故障进行检测，利用变量贡献图的样本平均对故障进行识别的方法．该方法克服了传统静态主元分析方法不适于分析具有动态特性的系统传感器故障的缺陷，而且改善了常用的基于时滞数据建立的动态主元分析法对于分析变量间关系不确定的动态系统存在的局限性．最后给出了3种方法的实验比照结果，验证了方法的有效性，     

基于改进主元分析方法的空调系统传感器故障检测和诊断研究

传感器在空调系统中主要起着监测和控制的作用,影响空调系统的正常运行,从而带来能耗增加等不良影响。本文提出了结合小波变换的数据优化,以及基于神经网络的故障诊断优化的改进主元分析方法,用于空调系统传感器故障检测和诊断研究。通过对比数据优化前后主元分析的结果,发现同样0. 850 0累计贡献率原则上,采用小波变换去除噪声后,主元个数减少了两个,蒸发器进口温度传感器的固定偏差、漂移、精度下降等故障检测效果分别提升了0. 020 7、0. 020 8、0. 041 5,风量传感器固定偏差故障检测效果提升了0. 160 6。为了进一步找出故障源,在小波变换和主元分析的基础上,将求得的主元作为神经网络的输入,对5个传感器固定偏差故障进行测试,故障诊断结果分别为0. 766 7、0. 866 7、0. 900 0、1. 000 0、1. 000 0。     

基于COP与改进PNN的除湿机故障诊断研究

COP作为制冷系统中的重要性能参数,直接反映制冷系统的效率及运行情况.基于制冷系统的这一特点,以除湿机为例,建立了基于除湿机COP的改进PNN故障诊断模型,通过监测COP的实测值超出正常设定范围判断系统存在故障,进而对系统故障进行识别,诊断故障发生的具体原因.实例表明,该方法用于除湿机的故障诊断切实可行.     

基于小波变换的多尺度主元分析在传感器故障诊断中的应用

讨论了多尺度主元分析方法在传感器故障诊断中的应用问题.为了解决传统的多尺度主元分析方法不能实现对传感器故障的全面检测问题,本文结合小波变换在相关传感器信号的各个尺度上建立主元分析模型,使这种方法能够同时检测到低频故障和高频故障.实际应用中设计了固定窗长的移动窗口,根据最后一个尺度系数计算残差空间的平方预报误差统计量进行故障检测;在检测到传感器故障后,再采用传感器有效度指标这种具有定量辨识标准的参数对故障传感器进行辨识.最后,通过液体火箭发动机试车台液氢供应系统的传感器故障诊断验证了这种方法的实用性和有效性.     

基于全矢谱核函数主元分析的旋转机械故障诊断方法研究

结合全矢谱和核函数主元分析的各自优点,提出了一种基于全矢谱核函数主元分析的旋转机械故障诊断新方法.该方法充分利用了全矢谱提取回转信息的完整性和全面性,同时又利用了核函数主元分析具有处理非线性问题的能力.提出的方法与传统的核函数主元分析方法进行了对比,试验结果表明提出的方法是有效的,非常适合提取旋转机械故障的非线性特征,并能很好的进行旋转机械的故障模式识别.     

基于小波函数的核主元特征约简方法研究

提出一种基于小波核函数的核主元特征约简方法,核函数是核主元分析的关键,将Mexican hat小波函数引核主元分析中,以增强核主元分析的非线性映射能力.用转子在正常、油膜涡动、不平衡和径向碰摩状态下的实验数据对该方法进行了检验,比较了主元分析、核主元分析与小波核主元分析的效果.结果表明,小波核主元分析方法能有效地区分转子故障模式,更适合于故障诊断中的非线性特征约简.     

基于概念漂移检测的制冷系统故障诊断模型自适应

制冷系统实际运行中,故障诊断模型可能出现诊断性能波动或下降等情况,需具备再学习能力以适应现场数据。本文设计了一种基于正确率阈值的概念漂移检测机制及支持向量机增量学习的故障诊断自适应模型,并将其应用于制冷剂过量故障的再学习。该算法通过两次优化选择、过滤数据信息,保留原有诊断知识,仅学习未知样本信息,可极大地节约模型学习时间,快速适应新环境。结果表明,新的故障种类出现时,诊断模型检测到概念漂移,进而通过增量学习进行自我更新,实现对新故障的学习与诊断。1 400个过量故障样本中诊断模型只需要学习600个,且保证最终模型对后续数据流具有较佳诊断性能,正确率高达99%。在现场制冷系统故障诊断应用中,诊断模型的再学习和自适应体现出良好的应用前景。