基于多目标异权重回归的冷水机组故障诊断显式模型

TU831.4%TP306+.3; 针对冷水机组中常见的7种故障,本文基于交叉熵损失函数和随机梯度下降算法建立了多目标异权重回归模型,进行故障诊断.该模型较常规的机器学习分类模型简单,无需迭代,计算速度快,且为显式模型(非黑箱),可直观分析各参数对每类故障的重要程度.与传统的单目标回归模型相比,故障诊断性能优势显著,在不同特征集合下,性能最低提升40.50％.对比不同文献中特征集合在本模型中的效果,并提出了新的特征集合,正常运行及7类故障的总体诊断准确率可达89.83％,局部故障的诊断准确率达到98％以上.通过可视化诊断模型中的参数权重,发现过冷度和供油温度参数对诊断制冷剂泄漏、制冷剂过充和润...

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Published in制冷学报 Vol. 45; no. 1; pp. 118 - 128
Main Authors 吴孔瑞, 韩华, 杨钰婷, 陆海龙, 凌敏彬
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 重庆美的通用制冷设备有限公司 重庆 401336 01.02.2024
上海理工大学能源与动力工程学院 上海 200093%上海理工大学能源与动力工程学院 上海 200093
Subjects
交叉熵
fault diagnosis
故障诊断
cross entropy
显式模型
chiller
stochastic gradient descent
冷水机组
随机梯度下降
explicit model
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ISSN0253-4339
DOI10.3969/j.issn.0253-4339.2024.01.118

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Summary:TU831.4%TP306+.3; 针对冷水机组中常见的7种故障,本文基于交叉熵损失函数和随机梯度下降算法建立了多目标异权重回归模型,进行故障诊断.该模型较常规的机器学习分类模型简单,无需迭代,计算速度快,且为显式模型(非黑箱),可直观分析各参数对每类故障的重要程度.与传统的单目标回归模型相比,故障诊断性能优势显著,在不同特征集合下,性能最低提升40.50％.对比不同文献中特征集合在本模型中的效果,并提出了新的特征集合,正常运行及7类故障的总体诊断准确率可达89.83％,局部故障的诊断准确率达到98％以上.通过可视化诊断模型中的参数权重,发现过冷度和供油温度参数对诊断制冷剂泄漏、制冷剂过充和润滑油过量3种系统性故障最为重要;供油压力、冷凝器趋近温度、蒸发器与冷凝器的水流量参数对诊断4种局部故障最为重要.
ISSN:0253-4339
DOI:10.3969/j.issn.0253-4339.2024.01.118