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本文提出了一种应用离散型Hopfield神经网络(Discrete Hopfield Neural Network,DHNN)对制冷剂充注量故障进行诊断的新策略.首先对数据进行清理,然后将原始数据集划分为训练集和测试集,接着对数据进行二值化处理,最后以训练集建立DHNN模型进行故障检测与诊断.实验数据测试集的检测与诊断结果验证了该策略可以用于制冷剂充注量的故障诊断.测试结果表明:基于DHNN的制冷剂充注量故障诊断模型可以有效地诊断出充注不足故障,收敛速度快,具有较好的实用性.