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基于PCA方法的热泵空调系统传感器故障诊断

上传时间:2009-08-07 浏览量:89
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全部作者:兰丽丽等 

文献出处:互联网

论文摘要:
湖南大学 兰丽丽 陈友明 摘要 本文介绍了一种空气源热泵空调系统传感器故障检测与诊断方法。用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)来提取系统的相关性和降低分析数据的维数。在系统正常运行条件下,测得一组数据建立PCA模型。PCA模型建立后,在各传感器上分别载入偏差、漂移和完全失效故障,进行故障检测与诊断。在每次的测试实验中,只有一个传感器发生故障。SPE统计量用于故障检测,SVI指数用来进行故障识别,最后在假定其他传感器数据无误的基础上根据它们之间的相互关系对故障传感器进行重构。现场实验得到了令人满意的效果,实验结果表明,基于PCA的传感器故障检测与诊断方法是正确、有效的。 关键字:传感器,故障检测与诊断,主成分分析法,空气源热泵空调系统

关键词:传感器 故障检测与诊断 主成分分 

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