基于支持向量机和粒子群算法的多联机气液分离器插反故障诊断

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本文通过多联机实验平台采集数据,选取合适的特征变量,利用支持向量机算法建立了多联机气液分离器插反故障诊断模型.采用粒子群算法优化该模型,通过测试集验证模型的分类准确率,并对两种模型下的故障诊断效果进行对比分析.结果表明,制冷工况下的故障诊断准确率高于制热工况下的准确率.模型优化前两种工况下的故障诊断准确率均高于96%,而优化后的准确率均高于97%,优化后制冷工况下的故障诊断准确率更是高达98.4%,可见优化后的模型性能稳步提升.
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