文档名：基于CPSOSVM的变风量空调末端装置故障诊断
变风量空调末端装置的数量庞大,分布在顶棚上,维护十分困难,导致空调建筑通常存在大量变风量空调末端装置故障.结合变风量空调系统的时变性和非线性特点,本文提出了一种基于混沌粒子群优化支持向量机(CPSO-SVM)的空调末端装置故障诊断方法.利用混沌粒子群算法优化支持向量机模型中的拉格朗日算子,以提高支持向量机模型的分类准确率和泛化能力.首先介绍了10种空调末端装置故障的15种故障征兆;然后以包含15种故障征兆的样本为训练数据,并利用混沌粒子群算法优化支持向量机模型;最后利用训练的支持向量机模型对空调末端装置运行数据进行分类,判断空调末端装置的故障类型.基于实际系统的验证结果表明,混沌粒子群优化支持向量机有较好的分类准确率和泛化能力,可以有效诊断空调末端装置的多种故障.
作者：王海涛王军刘恺
作者单位：河南工业大学土木建筑学院
母体文献：2017年全国空调学术年会论文集
会议名称：2017年全国空调学术年会
会议时间：2017年11月1日
会议地点：杭州
主办单位：中国建筑学会,中国制冷学会
语种：chi
分类号：TU8TP2
关键词：变风量空调系统 末端装置 故障诊断 支持向量机 混沌粒子群算法
在线出版日期：2021年3月31日
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