【摘 要】
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近年来多联机空调系统被广泛用于各种公共建筑物,一旦发生故障会导致舒适性降低,能耗增加。制冷剂充注水平是影响空调系统高效运行的重要参数。于是本文以多联机制冷剂充注量故障为例,提出一种基于集成学习的故障检测与诊断策略。多联机空调系统在不同的制冷剂充注水平下运行,实验装置采集到的原始数据集包含正常和故障工况下共67336条样本和216个特征变量。根据制冷剂充注量范围及样本分布情况,将制冷剂充注量数据划分
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“大数据构架下模式辨识和集成学习的制冷空调故障诊断方法研究（项目编号:51876070）”、“基于动态识别和聚类分析的制冷系统故障诊断训练数据优化分析（项目编号:51576074）”； 空调设备及系统运行节能国家重点实验室开放基金项目“多联机空调机组故障预测模型的理论分析和工程应用（项目编号:SKLACKF201606）”；
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近年来多联机空调系统被广泛用于各种公共建筑物,一旦发生故障会导致舒适性降低,能耗增加。制冷剂充注水平是影响空调系统高效运行的重要参数。于是本文以多联机制冷剂充注量故障为例,提出一种基于集成学习的故障检测与诊断策略。多联机空调系统在不同的制冷剂充注水平下运行,实验装置采集到的原始数据集包含正常和故障工况下共67336条样本和216个特征变量。根据制冷剂充注量范围及样本分布情况,将制冷剂充注量数据划分为5种类别,并对应标上L-2、L-1、L0、L1和L2的标签。为了提高建模数据质量,进行制冷剂充注量数据预处理,对特征变量做初步特征选择,利用箱线图法剔除异常数据样本,标准化消除量纲差异。本文提出的故障诊断策略利用主元分析法和卡方检验算法对预处理后的制冷剂充注量数据做进一步的特征处理,结合随机森林的故障诊断结果选出预测性能最优的特征子集。最后建立基于Boosting的故障诊断集成模型,并和C4.5决策树、支持向量机、BP神经网络三种基础分类器的诊断结果做对比分析,采用总体正确率CR和个体命中率HR作为模型评价指标。结果表明,主元分析法较卡方检验算法更适合用于多联机制冷剂充注量故障检测与诊断的特征处理工作,综合考虑主元累计贡献率、随机森林训练时间以及预测准确率,最优输入特征子集选择由主元分析法得到的6个新主元变量数据集。相比于三种基础分类器和随机森林分类器的测试集诊断结果,Boosting集成模型的表现最优,预测总体正确率CR高达94.86%,且对于每种制冷剂充注量故障类别的个体命中率HR均高于90%。
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