基于BOA-SVM的冷源系统温度传感器偏差故障检测
周璇1
闫学成1
闫军威1
梁列全2
1.华南理工大学机械与汽车工程学院,广东 广州 5106402.广东财经大学信息学院,广东 广州 510320
摘要：针对当前因温度传感器偏差故障识别率低,严重影响冷源系统节能可靠运行的问题,提出一种基于贝叶斯优化支持向量机BOA-SVM组合优化算法的偏差故障检测方法.该方法融合了贝叶斯优化算法(BOA)和支持向量机(SVM)技术,适用于小样本、非线性故障数据,同时克服了SVM算法对核函数参数与惩罚因子强敏感性的问题.论文建立了广州市某办公建筑冷源系统Trnsys仿真模型,对室外干球、冷冻供水与冷却进水3种温度传感器不同程度的偏差故障进行模拟.仿真结果表明,与本文提出的其他方法相比,该方法准确率高,泛化能力及鲁棒性强,能够满足冷源系统温度传感器偏差故障的检测需求,保障空调系统的安全、高效与稳定运行.
关键词：冷源系统温度传感器贝叶斯优化支持向量机故障检测Trnsys
论文发表日期：2025-05-30
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 921-930 )
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