基于最小二乘及分类向量机的空气调节器故障检测
高加琼1
魏霖静2
1.电子科技大学 微电子与固体电子学院,成都610000;四川职业技术学院 计算机科学系,四川遂宁6290002.甘肃农业大学信息科学技术学院,兰州,730070
摘要：为了对空气调节器的故障进行检测和诊断,提高建筑物管理系统的能源利用率,提出一种基于递归最小二乘的故障检测和诊断方法.方法包含特征选择、递归最小二乘和支持向量机分类三个部分,在特征选择中,将空气调节器的故障分为11个类型,并基于ReliefF算法选取三个最显著的特征变量.在递归最小二乘中,通过最小化真实值与预测值之差的平方和对模型的参数进行估计,并基于二叉决策树思想采用支持向量机对11个故障状态和1个正常状态进行分类.结果表明,所提方法可以更好地对空气调节器中的故障进行检测,并对故障类型进行分类.
关键词：空气调节器设备故障检测递归最小二乘法支持向量机评价指标数据
分类号：TP319(计算技术、计算机技术)
资助基金：甘肃省青年科技基金(1208RJYA096)兰州市科技局项目(2014-1-74)
论文发表日期：2016-01-01
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：5( 326-330 )
英文信息