【摘 要】
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本文针对变风量空调系统空调箱常见的8种软硬故障,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)结合误差反传(Back Propagation,BP)神经网络的故障诊断方法.通过变风量空调系
【机 构】
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上海交通大学制冷与低温工程研究所,上海,200240
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本文针对变风量空调系统空调箱常见的8种软硬故障,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)结合误差反传(Back Propagation,BP)神经网络的故障诊断方法.通过变风量空调系统硬件在环仿真平台获取了不同故障工况下的数据;在BP神经网络模型的基础上,利用遗传算法对其权值和阈值进行优化,建立了GA-BP神经网络故障诊断优化模型;分析比较了BP模型和GA-BP优化模型的故障诊断性能.结果表明:GA-BP优化模型可以有效分离出8种故障,较BP模型有更好的故障诊断性能,准确率提高至90.7%;在相同神经元个数的情况下,GA-BP优化模型的故障诊断准确率更加稳定.
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