基于深度学习LSTM的空调故障诊断

花君; 严珂; 陆慧娟; 叶敏超

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基于深度学习LSTM的空调故障诊断

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目的:对空调的故障进行及时的检测排查并减少能源消耗,以减少人力维护成本,保证空调系统高效运行.方法:利用深度学习对空调系统进行准确诊断,使用长期短期记忆(LSTM)神经网络,针对空调的冷水机组故障数据,利用时间序列特性,搭建LSTM分类模型,同时对参数进行优化调整并进行交叉验证,以确定最优的LSTM模型参数及准确地对空调故障标签进行分类.结果:在五种不同空调故障严重程度下,该模型能够较准确的对空调故障进行诊断.结论:通过对比传统循环神经网络和它的另一个变体门控循环网络,该模型故障诊断的准确率较好,并且对新样本的适应性较好.

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来源
《中国计量学院学报》 |2019年第2期|197-202|共6页
作者
花君; 严珂; 陆慧娟; 叶敏超;
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作者单位

中国计量大学信息工程学院浙江杭州 310018;

中国计量大学信息工程学院浙江杭州 310018;

中国计量大学信息工程学院浙江杭州 310018;

中国计量大学信息工程学院浙江杭州 310018;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计量学;
关键词
计量; 故障诊断; 长短期记忆循环神经网络; 深度学习;

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