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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。 相似文献
73.
本文综述了微小型焦耳-汤姆逊(J-T)效应节流制冷器近年来的发展情况,从制冷器的结构型式演变以及理论研究两方面对现有技术和研究成果进行了总结,在分析有关文献的基础上对微小型J-T效应节流制冷器的发展方向做了进一步的展望。随着应用领域的拓展及加工工艺的进步,制冷器的结构型式越来越趋于小型化、多样化,借助微刻蚀技术制作的多级、多层、多通道微小型J-T节流效应制冷器具有很大的发展空间;在理论研究方面,由于微小型J-T节流制冷器的运行机理较复杂,目前的理论模型多是基于不同程度的假设,因此,对于微小型J-T效应节流制冷器的理论研究,不仅需建立并求解更切实际的理论模型,还需关注与及时应用相关的基础研究成果。 相似文献
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制冷系统作为建筑的主要能耗设备,其故障的及时诊断与纠正有助于提高能源利用率,减少对环境的影响。缺乏诊断平台是制约制冷系统故障智能诊断推广应用的重要因素之一。基于MATLAB软件强大的数据处理能力和LabVIEW软件便捷的虚拟仪器开发功能,进行联合编程,实现优势互补,并将粒子群优化(PSO)算法引入最小二乘支持向量机(LSSVM),作为故障诊断的内核,建立了制冷系统故障诊断平台。对离心式冷水机组七类典型故障的诊断实验结果表明:该联合编程方法可行,可以实现界面友好、功能丰富、方便快捷的制冷系统故障诊断;所建立的PSO-LSSVM模型总体诊断正确率高达99.70%,正常和每类故障的诊断正确率均在99%以上。该平台具有一定的开放性和扩展性,后续可以根据需要对诊断算法及其他功能模块进行更改或添加,也可增加不同算法之间的比较分析或集成诊断,改善其灵活性,推进其推广应用。LabVIEW软件的采用,也为故障检测与诊断嵌入系统控制提供了可能。 相似文献
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通过实验研究了不同质量浓度的石墨烯/丙酮纳米流体振荡热管不同充液率下的传热性能。结果表明,小充液率(45%)下,石墨烯/丙酮纳米流体振荡热管的热阻均小于纯工质丙酮,但烧干现象并没有得到明显改善;中等充液率(62%~70%)下,石墨烯/丙酮纳米流体振荡热管较纯工质丙酮来说不再发生烧干现象,纳米流体振荡热管的热阻随着加热功率的增加而明显降低,浓度为0.01%时具有较为明显的传热优势;大充液率(90%)下,石墨烯/丙酮纳米流体振荡热管的传热性能则普遍优于纯工质,且随着加热功率的增加,传热性能的优势更加明显。 相似文献
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77.
基于中子成像(NR)技术对铜-丙烯环路热管(LHP)在不同加热功率(0、5和10 W)下的运行进行了可视化研究。结果表明:在加热功率为5 W时蒸发器内液体工质在减少,冷凝器能够充分冷凝,液体管线充满液体工质;在加热功率10 W时热管内部冷凝的液体工质量在减少,蒸发器开始出现烧干现象;环路热管能够成功启动并稳定运行,且随加热功率增加启动时间减少;LHP在5 W时内部的气液分布使得传热性能最佳,在10 W时风扇的强制对流并不能达到充分冷凝的效果,导致热管热阻增大,性能变差;LHP运行过程中气体管线部分存在残留液体工质,这会减少LHP的工质实际循环量,降低其传热性能。 相似文献
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随着科技水平的提高,微尺度流动和传热研究在电子器件研究领域具有广阔的工程应用背景。采用理论计算的方法对CO2气体高速通过矩形微通道制冷器的流动特性进行研究。微通道进口处CO2气体根据压力分为5个不同工况,入口温度均为14℃,在绝热流动与非绝热流动的假设下,选取适当的摩擦因数关联式对上述工况进行理论计算。将微通道分段后估计第1管段的出口流体密度,由关联式可计算得到出口压力与比焓,根据热物性表查得新的出口流体密度并将其与估值进行对比,误差过大时重新估值。对第2管段重复上述计算即可得到其出口参数,以此类推得到所有管段出口流动参数。用同样的方法将相关实验的流动参数代入理论计算,与实验测得数据进行对比分析。结果表明:理论计算结果与实验数据十分吻合,质量流量相同时,进口压力越小,温降越大。 相似文献
80.
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. 相似文献