华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2020, Vol. 48 ›› Issue (2): 16-24.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.190160
周璇1 王晓佩1 梁列全2† 闫军威1
ZHOU Xuan1 WANG Xiaopei1 LIANG Liequan2 YAN Junwei1
摘要: 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。结果表明: RF 算法具有比较好的识别效率以及较高的分类准确率,平均诊断准确率分别比 DT 算法、SVM 算法提高约 3. 3% 和 2. 9% 。此外,文中还分析了充注量异常诊断贡献率较高的前 3 个故障特征量,为保证制冷系统运行性能与安全运行提供了理论依据。
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