關鍵詞：多聯(lián)機系統(tǒng) 制冷劑充注量 故障診斷 神經(jīng)網(wǎng)絡 

摘要：針對暖通空調(diào)系統(tǒng)故障而導致的建筑能耗增長問題,本文提出了一種基于學習向量量化(LearningVector Quantification,LVQ)神經(jīng)網(wǎng)絡的制冷劑充注量故障診斷模型,故障診斷分為數(shù)據(jù)預處理、建立初始模型、LVQ 模型的訓練和仿真測試 4 個步驟,并對隱含層節(jié)點數(shù)進行了參數(shù)尋優(yōu)。實驗共設置 9 種制冷劑充注量水平,經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理后選取了 12 個特征變量,建立了 LVQ 神經(jīng)網(wǎng)絡建模。將經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理后的數(shù)據(jù)集以 75%∶25%的比例劃分為訓練集和測試集,分別用于研究訓練和測試模型性能。結(jié)果表明:在制冷劑充注量 LVQ 模型故障診斷中,制冷劑充注量適中、過量和不足的正確率分別為 52.5%、70.1%和87.5%,總體故障診斷正確率達到 70.0%。

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