作者：卿红; 韩华; 崔晓钰制冷系统故障诊断最小二乘支持向量机误差反向传播支持向量机
摘要：为了提高制冷系统故障诊断速度及准确性,提出了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的制冷系统故障诊断模型,并采用ASHRAE制冷系统故障模拟实验数据进行模型训练与验证.对一台90冷吨（约316 kW）的离心式冷水机组的7类制冷循环典型故障进行了实验.研究结果表明,LS-SVM模型对制冷系统七类故障的总体诊断正确率比支持向量机（SVM）诊断模型、误差反向传播（BP）神经网络诊断模型分别提高0.12%和1.32%;尽管对个别局部故障（冷凝器结垢、冷凝器水流量不足、制冷剂含不凝性气体）的诊断性能较SVM模型的略有下降,但对系统故障的诊断性能均有较大改善,特别是对制冷剂泄漏/不足故障;诊断耗时比SVM模型减少近一半,快速性亦有所改善.可见,LS-SVM模型在制冷系统故障诊断中具有良好的应用前景.
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