【摘 要】
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针对离心式冷水机组的制冷剂充注量故障,本文采用了一种纵横交叉算法优化支持向量机进行故障诊断的方法,研究了一定范围内随机初始化训练支持向量机所需参数在连续迭代与更新
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51876119),浦江人才计划(No.17PJD017)。
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针对离心式冷水机组的制冷剂充注量故障,本文采用了一种纵横交叉算法优化支持向量机进行故障诊断的方法,研究了一定范围内随机初始化训练支持向量机所需参数在连续迭代与更新方面的优化情况,分析了不同参数对于最后寻优结果的影响,使用Ashrae-1043-RP项目实验数据验证了该方法对于故障诊断准确率的提升。结果表明:相比划分网格寻优与遗传算法寻优,该方法有效提高了求解的精度,并避免了算法过早收敛于局部最优的情况;未优化时该种方法对于制冷剂充注过量或泄漏较为严重时,具有较高的区分度;参数优化后制冷剂故障诊断总体准确率
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