【摘 要】
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多联机空调系统被广泛用于各种公共建筑物,一旦发生故障会导致舒适性降低,能耗增加.制冷剂充注水平是影响空调系统高效运行的重要参数.本文提出一种基于Boosting集成算法的故
【机 构】
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华中科技大学中欧清洁与可再生能源学院 武汉 430074华中科技大学能源与动力工程学院 武汉 430074;
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多联机空调系统被广泛用于各种公共建筑物,一旦发生故障会导致舒适性降低,能耗增加.制冷剂充注水平是影响空调系统高效运行的重要参数.本文提出一种基于Boosting集成算法的故障诊断模型,以制冷剂充注量故障为研究对象,将逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和BP神经网络等5个基分类器集成,使用卡方检验进行特征选择,并使用制冷、制热模式的实验数据建立诊断模型.结果表明:基于Boosting的集成模型能高效检测多联机制冷剂充注量的故障,准确率高达96.8％,相比于传统故障检测方法,大幅提高了诊断模型的响应速度、准确度和实用性.
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