小波去噪和神经网络的故障诊断
对基于神经网络方法的冷水机组故障监测效率取决于训练数据和被测数据的质量的问题进行了研究.采用小波变换的方法剔除测量数据中的噪声,提高数据质量,从而提高冷水机组故障诊断效率.结果表明:采用小波变换使得各个水平故障的检测效率均得到提高,尤其水平一的故障检测效率提高明显.故障水平一检测率的提高能够及时的辨别冷水机组的故障,从而采用措施防止故障进一步恶化,对降低能源消耗、提高系统的可靠性以及保证室内舒适性具有重要的意义.通过利用ASHRAE Project提供的数据对故障诊断与检测(fault detection and diagnosis)策略进行验证,检测率明显提高.
空调系统 冷水机组 故障诊断 神经网络 小波去噪
石书彪 陈焕新
华中科技大学
国内会议
2015年湖北省暖通空调制冷及热能动力学术年会暨湖北省暖通年会
武汉
中文
394-397
2015-12-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）