基于关联规则分类的冷水机组故障诊断

石大亮; 刘江岩; 李夔宁; 刘彬

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基于关联规则分类的冷水机组故障诊断

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摘要

鉴于现有基于数据驱动的故障诊断方法多以黑箱模型为主,诊断过程和结果难以解释的问题,本文提出一种基于关联规则分类的冷水机组故障诊断和故障作用机理解释的方法,在保证较好故障诊断精度的前提下,利用故障诊断模型中的规则库对诊断过程进行逆向分析,解析故障作用机理和模型的诊断过程,提升了基于数据驱动的故障诊断方法的可靠性.通过ASHRAE研究项目1043的实验数据对该方法进行验证.结果表明:基于关联规则分类的冷水机组故障诊断方法可以有效地识别7种典型冷水机组故障,平均故障诊断准确率高达90.84％.此外,提取的规则能够较好地吻合制冷原理及热力学相关知识,可用于故障作用机理分析与故障诊断的进一步研究.

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来源
《制冷学报》 |2020年第5期|66-75|共10页
作者
石大亮; 刘江岩; 李夔宁; 刘彬;
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作者单位

重庆大学能源与动力工程学院低品位能源利用技术及系统教育部重点实验室重庆 400030;

重庆大学能源与动力工程学院低品位能源利用技术及系统教育部重点实验室重庆 400030;

重庆大学能源与动力工程学院低品位能源利用技术及系统教育部重点实验室重庆 400030;

重庆大学能源与动力工程学院低品位能源利用技术及系统教育部重点实验室重庆 400030;

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正文语种 chi
中图分类空气调节机械与设备;
关键词
故障诊断; 冷水机组; 关联规则; 知识发现;

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