| 基于机器学习的污水源热泵机组故障诊断模型研究 |
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| 引用本文： | 於德鑫,孙富康,于军琪,冯增喜.基于机器学习的污水源热泵机组故障诊断模型研究[J].建筑热能通风空调,2019,38(9). |
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| 作者姓名： | 於德鑫 孙富康 于军琪 冯增喜 |
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| 作者单位： | 西安建筑科技大学信息与控制工程学院;西安建筑科技大学信息与控制工程学院;西安建筑科技大学信息与控制工程学院;西安建筑科技大学信息与控制工程学院 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划;陕西省重点研发计划;陕西省教育厅服务地方科学研究计划;安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目;陕西省科技厅专项科研项目 |
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| 摘 要： | 根据污水源热泵机组的状态变量和部分故障类型,提出一种基于BP神经网络的污水源热泵机组故障诊断模型。以西安市某200万m2大型污水源热泵集中供暖系统为研究对象,采集2016年11月至2017年3月供暖期间热泵机组中蒸发器、冷凝器和压缩机的温度、压力等工况数据,利用L-M、BR、SCG训练算法分别建立故障诊断模型,并进行比较分析。研究结果表明:通过神经网络建立污水源热泵机组故障诊断模型,正常类型与故障类型的诊断结果差异显著,可以满足诊断需求。其中,L-M算法训练效果最优,迭代次数为113次,正常类型误差值均小于0.012,故障类型误差值均大于0.9。
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| 关 键 词： | 集中供暖 污水源热泵机组 故障诊断 神经网络 L-M算法 |
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