【摘 要】
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空调处于故障状态下运行会导致大量的电能消耗。空气处理机组（AHU）是空调系统的重要一部分,同时也是最容易发生故障的一部分。因此,准确高效的对空气处理机组故障进行检测和诊断极为重要。基于数据驱动的故障检测和诊断技术在识别各种空气处理机组故障时已经展现了良好的效果。目前大部分数据驱动的故障检测和诊断方法是采用有监督的机器学习技术,该技术假设有足够数量的故障训练数据样本。然而,在现实中场景中,带标注的故
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空调处于故障状态下运行会导致大量的电能消耗。空气处理机组（AHU）是空调系统的重要一部分,同时也是最容易发生故障的一部分。因此,准确高效的对空气处理机组故障进行检测和诊断极为重要。基于数据驱动的故障检测和诊断技术在识别各种空气处理机组故障时已经展现了良好的效果。目前大部分数据驱动的故障检测和诊断方法是采用有监督的机器学习技术,该技术假设有足够数量的故障训练数据样本。然而,在现实中场景中,带标注的故障样本数量不足以支持监督学习方法,并且人工标注困难、代价大的问题,这为故障检测和诊断工作带来了挑战。因此,本文从现实场景的角度出发,为提高维护人员对空气处理机组故障进行检测和诊断的效率,做了以下研究:1)针对现实场景中带标注的故障样本数量不足以支持监督学习方法,并且人工标注困难、代价大的问题。本文提出了一种基于半监督学习空气处理机组故障检测和诊断框架,该框架可以通过迭代地加入可靠地标记的测试样本来丰富训练集,以达到准确高效的对空气处理机组故障进行检测和诊断的目的。此外,可以使用各种现有的分类器,如SVM、KNN、ELM等,轻松扩展所提出的框架。经过实验分析,该模型已经在美国供暖制冷和空调工程师协会（ASHRAE）项目1312-RP中所提供的2007年冬季与夏季的数据中达到了较高的故障检测和诊断率。2)为了能够进一步提升1)中提出的方法,本文提出一种基于生成对抗网络（GANs）的故障检测与诊断模型,该模型基于条件生成对抗网络与Wasserstein生成对抗网络融合的混合模型CW-GANs,使用少量的故障样本取训练CWGANs模型生成大量的故障样本,并使用生成的故障样本与少量真实样本训练出分类模型,用于对空气处理机组故障进行检测和诊断。经过利用美国空调协会项目1312-RP所提供的真实空调数据样本的实验分析,该模型能够达到比半监督学习框架更好的效果。
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