大金多联机的故障分析及维修保养摘要摘要:随着全球能源短缺问题的日益严重,如何提高能源效率已经成为一个主要的研究方向
建筑能耗占总能耗的30%以上,空调系统是建筑能耗中的主要耗能设备
当空调系统遇到障碍物时,系统的能耗会大大增加,因此对空调系统进行故障诊断是非常必要的
对于可变流量多连接系统,其有效运行的关键是系统的制冷剂充注水平
然而,由于系统的复杂性,很难做到这一点
因此,正确快速地确定制冷剂充注量对系统的自动控制具有重要意义
提出了一种结合支持向量机(SVM)、最大相关最小冗余度(RMR)和小波去噪的SVM复合模型
小波去噪用于改善采集数据的数据质量,提高SVM模型的泛化能力,m
RMR用于特征提取
通过这种方法,我们得到了最合适的特征序列
之后,进行特征之间的相关性分析,以支持进一步的特征选择
最后,通过组合模型选择特征子集1B作为最优特征子集
与使用完整特征集的分类精度相比,分类精度仅降低2
由于模型性能下降最低,使用的数据大大减少
不再需要某些传感器,从而实现了经济效益和模型性能之间的平衡
该组合模型的诊断结果表明,在特征选择过程中,应认真考虑特征与目标类别的关系以及特征本身的关系
关键词:空调系统故障诊断;多联机;维修保养Absrtact:Withtheglobalenergyshortagebecomingmoreandmoreserious,howtoimproveenergyefficiencyhasbecomeamajorresearchdirection
Buildingenergyconsumptionaccountsformorethan30%ofthetotalenergyconsumption
Airconditioningsystemisthemainenergyconsumingequipmentinbuildingenergyco