| 基于数据驱动方法的污水源热泵故障诊断研究 |
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| 引用本文： | 余华江,于军琪,陈旭.基于数据驱动方法的污水源热泵故障诊断研究[J].建筑热能通风空调,2019,38(9). |
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| 作者姓名： | 余华江 于军琪 陈旭 |
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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;陕西省建筑设计研究院有限责任公司 |
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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： | 利用反向神经网络(BP)构建污水源热泵机组故障诊断模型,并通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值。以陕西省某大型污水源热泵集中供暖系统为研究对象,采集2017～2018年冬季供暖期间机组的蒸发器,冷凝器,压缩机的压力、温度等工况数据作为训练测试样本,其神经网络的结构以12种故障特征向量作输入端,4种诊断结果作输出端,隐含层根据kolmogorov定理确定为25个,从而建立故障诊断模型,并分析其性能。实验结果表明:经过PSO优化后的BP神经网络故障诊断模型训练迭代次数降低了24.45%,诊断准确率提高了12%,性能优化显著。
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| 关 键 词： | 污水源热泵 故障诊断 BP神经网络 PSO-BP算法 热泵机组 |
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