【摘 要】
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本文将决策树算法应用于多联机气分插反故障诊断中,搭建了多联机实验平台采集数据,根据专家知识及数据变化模型验证选取了建模的特征变量,采用决策树C5.0算法构建气分插反故
【机 构】
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华中科技大学能源与动力工程学院,珠海格力电器有限公司,北京建筑大学供热供燃气通风及空调工程北京市重点实验室,合肥通用机械研究院压缩机技术国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（51576074＆51328602）和2013年压缩机技术国家重点实验室开放基金（0214120035）资助项目.
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本文将决策树算法应用于多联机气分插反故障诊断中,搭建了多联机实验平台采集数据,根据专家知识及数据变化模型验证选取了建模的特征变量,采用决策树C5.0算法构建气分插反故障诊断模型,进一步对由模型分类规则生成的最优变量即过冷器的EEV（电子膨胀阀）进行深入分析和验证。结果表明：将决策树算法应用于多联机气分插反故障诊断的方法,准确率为96%,此诊断方法能满足多联机故障诊断实际运用的需要,并可及时处理多联机发生气分插反故障时,系统过热度降低,从而保证多联机系统的制冷效果和能效比,可通过增大过冷器EEV开度调节。
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