【摘 要】
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针对多联机制冷剂充注量故障,提出了一种基于主成分分析-决策树(PCA-DT)算法的制冷剂充注量故障检测与诊断方法.该方法先通过数据预处理进行数据清理,然后利用PCA对原始数据
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51576074,51328602)
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针对多联机制冷剂充注量故障,提出了一种基于主成分分析-决策树(PCA-DT)算法的制冷剂充注量故障检测与诊断方法.该方法先通过数据预处理进行数据清理,然后利用PCA对原始数据做降维处理,最后将新的数据划分为训练集与测试集,以训练集建立决策树模型进行故障检测与诊断.实验数据测试集的检测与诊断结果验证了该模型的可行性.采集了某多联机在3个地区的实际运行数据,对建立的决策树模型进行进一步的验证,结果表明:该方法对于多联机的制冷剂充注量故障有良好的检测与诊断效果,且检测与诊断效果整体上要优于DT算法.
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