【摘 要】
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制冷剂充注量异常是一种高风险故障,直接影响制冷系统的性能,且其表征参数诸多,难以有效、快速、准确地在线识别。针对上述问题,文中提出了一种基于随机森林(RF)算法的制冷剂
【机 构】
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华南理工大学机械与汽车工程学院,广东财经大学信息学院
【基金项目】
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广东省科技计划项目(2016B090918105);广东省自然科学基金资助项目(2017A030310162,2018A030313352)~~
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制冷剂充注量异常是一种高风险故障,直接影响制冷系统的性能,且其表征参数诸多,难以有效、快速、准确地在线识别。针对上述问题,文中提出了一种基于随机森林(RF)算法的制冷剂充注量故障监测与诊断方法。使用ASHRAE 1999年提供的制冷主机故障数据库,对制冷剂充注量相关的直接测量特征数据进行分析,在保持各特征变量物理意义的前提下,利用随机森林算法研究各故障特征量的贡献率,并在不同样本规模和故障特征量维度的条件下,比较了基于RF、基于支持向量机(SVM)、基于决策树(DT)算法的制冷剂充注量故障诊断效果。结果表
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