| 虚警率(FAR)是评价冷水机组故障检测性能的关键指标,用户无法接受过高的FAR。为了降低支持向量数据描述(SVDD)在冷水机组故障检测时的FAR,将密度权重集成到SVDD中,提出了一种基于密度权重支持向量数据描述(DW-SVDD)的冷水机组故障检测方法,该方法考虑了样本数据在真实空间中的密度分布情况。使用ASHRAE RP-1043冷水机组实验数据对提出的方法进行验证,并将检测结果与传统SVDD的冷水机组故障检测方法进行比较。结果表明,提出的方法将FAR从10.5%降低到7%,同比下降超过了30%,同时对4个劣化等级下的7种典型冷水机组故障有着优良的检测性能。 |
关键词： 支持向量数据描述； 算法； 集成； 冷水机组； 故障检测； 模型；
文档类型：pdf
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