【摘 要】
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利用主元分析（PCA）法提取制冷系统特征向量,对典型人工智能方法所建故障诊断模型的性能进行理论研究与应用分析,确定了以支持向量机（SVM）算法为基础的故障诊断模型;针对SVM直接解
【机 构】
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上海交通大学制冷与低温工程研究所,江森自控楼宇设备科技（无锡）有限公司
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利用主元分析（PCA）法提取制冷系统特征向量,对典型人工智能方法所建故障诊断模型的性能进行理论研究与应用分析,确定了以支持向量机（SVM）算法为基础的故障诊断模型;针对SVM直接解决多种分类问题的困难,分析了3种多类SVM算法,确定了基于＂一对其他（Onevsothers）＂多类SVM算法的故障诊断模型,并提出基于PCA与SVM组合的PCA-SVM故障诊断模型,同时,利用实验数据加以验证.结果表明：PCA-SVM模型可将16个原始变量转化为相互独立的主元,并可提取前4个主元用于故障诊断而将正常与故障的模式
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