基于Fisher判别分析法空调系统传感器故障诊断

空调系统传感器故障诊断方法研究——在探讨智能大厦中空调机组传感器主要故障的基础上，提出了基于lev．enberg-marquardt(lm)算法的神经网络诊断方案。通过楼宇自动化智能大厦空调实验装置的仿真实验证明：在相同的条件下，基于lm算法的神经网络故障诊断系统在...

由于各种各样的故障,空调系统在整个建筑生命周期内其性能很少能够达到设计目标。为了改善空调系统的性能,在整个建筑生命周期内对其进行定期或连续检测是很必要的。随着空调系统的日益复杂化和对快速可靠检测的需求,人工检测已远远不能满足要求,这使自动检测成为了必须。目前国际上研究建筑空调系统自动检测的技术很热门,但较少考虑空调系统传感器的准确性。传感器读数准确性是空调系统可靠控制和检测的先决条件。本文提出了一种基于主成分分析法的鲁棒故障诊断策略,该策略可以有效地对空气处理单元中的传感器进行自动检测。结合建筑自动化系统,该诊断策略可以实现空调系统传感器故障的在线检测。

在已经建立的建筑空调系统仿真器的基础上,针对变风量(vav)空调系统的传感器故障,提出一种基于主成分分析(pca)和法则相结合的传感器故障诊断方法.建立了pca模型,将由传感器测量值所组成的测量空间分解为主成分和残差两个子空间,进行故障检测后再由基于法则的策略进行故障重构.仿真试验表明,该方法不仅能够准确地检测并隔离传感器故障,而且可以初步地进行故障重构,为进一步研究传感器的故障诊断提供了必要的基础.

对空调系统中的温度、压力、流量传感器的漂移故障,提出了一种基于小波神经网络的传感器故障诊断方法。该方法首先采用小波分析方法对历史故障数据和正常数据进行分析,从而提取数据的频带特征,通过神经网络对这些特征进行学习,使神经网络分析能够对待诊断数据的进行故障诊断。仿真实验的结果表明,该方法对传感器的漂移故障能够实现有效地诊断。

基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断——文章详细阐述了小波神经网络(wnn)的原理、结构，并对传统的bp算法进行了改进。以空调系统传感器故障检测问题为目标，提出了基于wnn的故障诊断方法。通过采集天津博物馆中的传感器数据，对训练好的wnn进行了传感器...

由于我国智能自动化技术正在日益精进,对传感器的故障诊断及修复技术变得不容忽视,这其中,整流罩的空调系统传感器多用于卫星等航天器械之上,对该系统的鼓掌诊断多半基于神经网络技术。文章首先概述整个整流罩空调系统的各组成部分,然后分析了导致整流罩空调系统的传感器发生故障的主要影响因素及其典型体现,最后针对如何对传感器故障进行诊断提出具体方法,重点体现神经网络技术。

详细阐述了小波神经网络(wnn)的原理、结构,并对传统的bp算法进行了改进。以空调系统传感器故障检测问题为目标,提出了基于wnn的故障诊断方法。通过采集天津博物馆中的传感器数据,对训练好的wnn进行了传感器故障诊断能力的验证,对温度传感器的1℃偏差故障、0.05℃/s速率漂移故障、完全故障、与不同方差下的精度等级下降故障进行了仿真,结果表明:这种方法对传感器故障具有很好的诊断效果。

针对普通bp算法存在的收敛速度慢以及容易陷入局部极小点等问题,提出了一种改进的bp算法,应用该算法对空调系统传感器故障进行诊断。matlab仿真运行证明,在相同的条件下,改进的bp算法加快了网络的收敛速度,避免了陷入局部极小的问题。在故障诊断的准确率方面优于普通的bp神经网络。

针对卫星整流罩空调系统中传感器故障问题,分析了其典型故障模式及影响因素,构建了传感器故障诊断系统模型,提出了利用空调监控系统采集的历史数据建立径向基神经网络估计器的传感器故障诊断方法。将估计器应用于空调系统表冷器控制单元,对传感器的偏置故障和精度下降故障进行了模拟故障仿真应用实验,实验结果表明了该故障诊断方法的有效性和正确性。

提出了空调系统传感器故障检测、故障识别、故障重构的主成分分析方法。主成分分析法将测量空间分为主成分子空间和残差子空间。spe指数和svi指数分别用来检测和识别故障。沿着故障方向,测量数据逐步逼近主成分子空间可以实现数据的重构。通过对空调监测系统的传感器故障检测与诊断结果展示出pca方法具有良好的故障检测、识别和重构能力。

在建立变风量空调系统仿真器的基础上,针对系统的温度、流量和压力传感器等进行故障的检测与诊断．提出基于主成分分析的方法,根据系统正常的历史运行数据建立数理统计模型,通过传感器实测数据与正常数据在故障子空间投影的比较,对传感器的故障进行在线检测;提出联合角度法通过比较新发故障向量与故障库中各经验故障向量在两个子空间投影的夹角,在线分离出故障源．结果表明,提出的主成分分析和联合角度的方法对于变风量空调系统传感器故障有较为准确和快速的检测和诊断效果．

在已经建立的建筑空调系统仿真器的基础上,针对系统的温度、湿度、流量传感器提出了一种基于主成分分析的传感器故障诊断方法。该方法根据系统正常的历史运行数据建立数理统计模型,通过传感器实际测量数据与正常数据阵在故障子空间投影的比较,对传感器的故障进行检测。仿真试验表明,该方法能够诊断出固定偏差和漂移故障,为进一步研究传感器的故障诊断提供了必要的基础。

基于kpca的hvac系统传感器故障诊断——传感器状态的好坏很大程度上影响暖通空调(hvac)系统的运行，对其展开故障诊断十分必要。核主成分分析(kpca)方法通过集成算子与非线性核函数计算高维特性空间的主元成分，有效捕捉过程变量中的非线性关系，将其用于传感器...

针对卫星整流罩空调系统对传感器故障检测的高可靠性的要求,在分析常见故障模式的基础上,采用了基于统计量核主元分析(skpca)的故障检测方法,建立整流罩空调系统传感器故障检测模型,对整流罩空调系统传感器容易出现的偏置故障进行了验证实验。实验结果验证了skpca方法在整流罩空调系统传感器故障检测中的正确性和有效性。

提出了基于bas的空调系统过程监测与故障诊断模式,阐述用主成分分析法进行故障诊断的过程,并用其进行空调系统的传感器故障诊断。结果表明,主成分分析法具有很好的故障检测、故障识别和故障重构能力,还表明,故障诊断与bas相结合是可行的。

1上海通用别克空调不制冷,风机运转正常,空调压缩机不工作故障分析空调压缩机不工作的常见原因及检查方法如下。(1)制冷剂不足。当制冷剂不足时,会造成空调压缩机离合器频繁吸合,甚至空调压缩机不工作。直接用导线跨

将数理统计中的fisher判别分析法应用于边坡稳定性评价中,结合前人研究经验,选用影响边坡稳定的6个主要地质参数边坡重度、内聚力、摩擦角、边坡角、边坡高度和孔隙水压力比作为判别变量,以前人研究中已有明确结论的边坡工程相关数据资料作为训练样本,建立相应的评价边坡稳定性的线性fisher判别函数。使用spss软件进行fisher线性判别函数的建立与分析。并且采用回判估计方法对判别结果进行验证,误判率为零。用建立的判别模型对5个待评价边坡进行判别分析,结果与实际情况符合良好。说明fisher线性判别法是一种有效地评价边坡稳定性的手段,在边坡工程中具有较好的应用前景。

空调系统作为现代飞机空气管理系统的一部分,对于机舱内温度、空气的调节起着至关重要的作用,其工作正常与否直接影响着飞机的乘坐舒适性。因此,研究空调系统的故障诊断具有十分重要的意义。文中从空调系统的物理结构出发,建立了单级循环结构图,得到了各环节的数学模型。采用自适应数值滤波器进行故障检测,引入3σ原则作为故障判断准则,并结合数学模型提出了联合故障诊断的思想,对系统故障进行定位和故障类型的判断。最后利用计算机仿真实验进行验证,仿真结果表明该联合故障诊断思想能够有效地进行故障诊断和定位,并实现了对传感器故障和元部件故障的准确区分。

暖通空调的研究应用是为了进一步优化人们的生活条件，以此全面提高现代社会人民群众的生活质量。与当今市场上通用的空调相比而言暖通空调具有更系统的功能和更专业的技术支持，最为重要的是暖通空调可以在一定程度上为落实可持续发展观做出节能及环保的贡献。本文将结合暖通空调系统自动故障检测与诊断的常用方法，并对该系统故障检测与诊断技术发展目标及方向进行总结，为进一步加强暖通空调系统故障检测与诊断技术应用提供理论参考。

在暖通空调系统中，传感器测量信号的正确与否将直接影响系统能否正常地运行和实现需要的控制，同时也影响对其它设备进行故障诊断时结果的正确性。该文对传感器的故障检测进行研究。提出了一种诊断传感器慢漂移故障的方法——系统比较和优化的方法。这种方法以系统出现故障的传感器总是少数为假设条件，通过检测系统各个变量测量值的一致性来检测传感器故障。模拟和工程应用表明，这种方法对传感器慢漂移故障的检测是非常有效的，但是这种方法的可靠性取决于系统规模的大小和出故障的传感器在系统中的具体位置。这种方法对空调系统的运行有实际意义。

介绍工程机械空调系统的结构组成与工作原理,分析空调系统常见故障及诊断方法

就大宇挖掘机空调系统的基本结构、工作原理及电控系统作了简要介绍，并对空调系统的故障现象及诊断方法作了详细阐述。