| 基于改进BP网络的冷水机组故障诊断 |
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| 引用本文： | 石书彪,陈焕新,李冠男,胡云鹏,黎浩荣,胡文举,李炅.基于改进BP网络的冷水机组故障诊断[J].制冷学报,2015(6):34-39. |
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| 作者姓名： | 石书彪 陈焕新 李冠男 胡云鹏 黎浩荣 胡文举 李炅 |
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| 作者单位： | 华中科技大学制冷与低温实验室;华中科技大学制冷与低温实验室;华中科技大学制冷与低温实验室;华中科技大学制冷与低温实验室;University of Nebraska-Lincoln;北京建筑大学 供热供燃气通风及空调工程北京市重点实验室;压缩机技术国家重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（51328602）项目资助。 |
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| 摘 要： | 采用常规神经网络进行冷水机组的故障检测与诊断,存在整体检测率低或完全无法检测的现象。为了提高冷水机组故障检测效率及诊断精度,本文提出了一种基于贝叶斯正则化的改进神经网络故障检测策略。由于BP神经网络存在泛化能力差的缺陷,对神经网络进行贝叶斯正则化,从而提高模型的检测效率。贝叶斯算法通过限制神经网络权值,使网络反应更加光滑,模型更精确。通过利用ASHRAE Project提供的数据对FDD(fault detection and diagnosis)策略进行验证,检测率明显提高。
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| 关 键 词： | 冷水机组 故障检测与诊断 神经网络 贝叶斯正则化 |
Research on Fault Diagnosis of Chillers Based on Improved BP Network |
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| Shi Shubiao,Chen Huanxin,Li Guannan,Hu Yunpeng,Li Haorong,Hu Wenju and Li Jiong.Research on Fault Diagnosis of Chillers Based on Improved BP Network[J].Journal of Refrigeration,2015(6):34-39. |
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| Authors: | Shi Shubiao Chen Huanxin Li Guannan Hu Yunpeng Li Haorong Hu Wenju and Li Jiong |
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| Affiliation: | Refrigeration and Cryogenics Laboratory, Huazhong University of Science and Technology;Refrigeration and Cryogenics Laboratory, Huazhong University of Science and Technology;Refrigeration and Cryogenics Laboratory, Huazhong University of Science and Technology;Refrigeration and Cryogenics Laboratory, Huazhong University of Science and Technology;University of Nebraska-Lincoln;Beijing University of Civil Engineering and Architecture;State Key Laboratory of Compressor Technology |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | chiller fault detection and diagnosis BP neural network bayesian regularization |
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