【摘 要】
:
传感器发生故障会影响室内环境的舒适性,还可能缩短器件寿命,并产生能耗损失。本文提出了一种数据驱动的用于检测和诊断非稳态运行工况下传感器故障(FDD)的优化策略:采用将减
【机 构】
:
华中科技大学能源与动力工程学院,郑州大学土木工程学院,武汉科技大学城市建设学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51876070,No.51576074)。
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传感器发生故障会影响室内环境的舒适性,还可能缩短器件寿命,并产生能耗损失。本文提出了一种数据驱动的用于检测和诊断非稳态运行工况下传感器故障(FDD)的优化策略:采用将减法聚类K-均值聚类结合的分类方法对非稳态运行工况的建模数据进行识别与分类。以一个实际的水源热泵空调系统为案例分析对象,验证该改进策略的可行性和合理性,结果表明:融合聚类的主元分析(PCA)统计模型在各种故障条件下改善了传统PCA处理多样工况数据能力的性能,表现为对漂移故障的检测效率约能提升50%;平方预测误差(SPE)和T2统计量指标对于同
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