基于支持向量數(shù)據(jù)描述算法的變頻空調系統(tǒng)制冷劑泄漏故障診斷研究
關鍵詞：機器學習 變頻空調系統(tǒng) 故障診斷 制冷劑泄漏
摘要：本文提出了一種基于支持向量數(shù)據(jù)描述(Support Vector Data Description,SVDD)算法的變頻空調系統(tǒng)制冷劑泄漏故障檢測和診斷方法。首先利用主成分分析算法將數(shù)據(jù)進行降維處理,并在 3,000 r/min和 5,000 r/min 轉速下分別構建 SVDD 模型。診斷結果表明,SVDD 模型依賴于訓練數(shù)據(jù)量的大小,訓練數(shù)據(jù)越豐富,模型準確率越高。轉速為 5,000 r/min 模型訓練數(shù)據(jù)為 1,800 組,約為3,000 r/min 測試模型訓練數(shù)據(jù)量的 9 倍,15%制冷劑泄漏數(shù)據(jù)的準確率由 61.29%提高為 73.16%。但數(shù)據(jù)豐富后,模型求解時間長,難以收斂。最后通過先網格搜索、再使用遺傳算法優(yōu)化的方法改進 SVDD 模型的求解過程。模型優(yōu)化后,5,000 r/min 轉速下無故障數(shù)據(jù)診斷準確率由 75.06%提高為 93.43%,模型對其他故障水平的數(shù)據(jù)診斷準確率可達 100%,準確率得到大幅度提升。
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