【摘 要】
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针对目前空调制冷系统内部的多参数性与物质复杂性等现状,本文提出了一种基于稀疏自编码器-支持向量机的空调制冷系统故障诊断方法,研究了其在空调制冷系统故障诊断领域的应
【基金项目】
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浙江省自然科学基金(No.LY18E060008)
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针对目前空调制冷系统内部的多参数性与物质复杂性等现状,本文提出了一种基于稀疏自编码器-支持向量机的空调制冷系统故障诊断方法,研究了其在空调制冷系统故障诊断领域的应用潜力。故障诊断结果表明,单层稀疏自编码器模型的故障诊断正确率为95.47%。采用稀疏自编码器特征提取效果优于主元分析法,隐藏层层数和节点数对稀疏自编码器诊断性能有较大的影响,多层稀疏自编码器性能优于单层稀疏自编码器。本系统中隐藏层层数为4,节点数分别为600、500、400和300的多层稀疏自编码器模型诊断性能最优。
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