| 作为多元数据分析方法之一,主元分析(PCA)被广泛运用于诊断制冷空调系统的传感器故障。本文首先结合热平衡原理以及多联机运行的控制逻辑,筛选系统中常用的18个传感器变量,建立多联机(VRF)传感器的故障分析(FDD)模型。然后结合主元分析的算法原理,给出以Q统计量和Q贡献率为检验标准的传感器故障检测与诊断流程。利用实测数据验证工作,引入不同类型和程度的传感器故障,分析得到不同故障条件下的故障检测和诊断特性。结果表明:总体上,主元分析应用于多联机传感器故障检测与诊断过程是可靠的。具体特征表现为:不同类型的传感器在不同故障类型及程度条件下,故障检测效果差异明显;在小偏差故障条件下,基于主元分析的传感器故障检测方法的故障检测效率较低,并且针对个别传感器而言,其整体故障检测效率偏低。鉴于故障诊断是基于故障检测的结果,因此上述故障检测方法在FDD过程中将起到重要的作 |
关键词： 主元分析; 故障检测及诊断; Q统计量; Q贡献率; 传感器; 多联式空调系统;
文档类型：pdf
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