| 基于SVM的空调系统智能故障诊断研究 |
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| 引用本文： | 刘顺波,段淇倡,周光伟. 基于SVM的空调系统智能故障诊断研究[J]. 安全与环境工程, 2013, 20(3): 139-142,148 |
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| 作者姓名： | 刘顺波 段淇倡 周光伟 |
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| 作者单位： | 第二炮兵工程大学,西安,710025 |
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| 摘 要： | 空调系统作为武器装备管理系统的一部分,在国防工程中的作用至关重要,致使其结构和功能日益复杂,因此对自动检测提出了更高的要求。为了有效地提高空调系统故障诊断的效率和精度,本文提出了一种基于主成分分析(PCA)特征提取的支持向量机(SVM)混合诊断模型。该模型首先进行归一化预处理,消除奇异数据;然后利用主成分分析对数据属性进行简约,消除冗余信息并进行特征提取,支持向量机进行故障诊断;最后采用网格搜索法和交叉验证法对SVM的惩罚函数和核函数参数进行寻优。通过实例验证表明,整个处理过程将诊断识别率从58.018 1%提高到了99.953 6%,能有效地进行空调系统的故障诊断和定位,并可实现故障的准确区分。
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| 关 键 词： | 支持向量机(SVM) 空调系统 故障诊断 主成分分析(PCA) 参数寻优 |
Intelligent Fault Diagnosis for Air-condition System Based on Support Vector Machine |
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| LIU Shun-bo , DUAN Qi-chang , ZHOU Guang-wei. Intelligent Fault Diagnosis for Air-condition System Based on Support Vector Machine[J]. Safety and Environmental Engineering, 2013, 20(3): 139-142,148 |
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| Authors: | LIU Shun-bo DUAN Qi-chang ZHOU Guang-wei |
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| Affiliation: | (The Second Artillery Engineering University,Xi’an 710025,China) |
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