空調(diào)機(jī)組故障診斷中多未知模態(tài)檢測方法的研究.pdf

1、空調(diào)機(jī)組故障診斷中空調(diào)機(jī)組故障診斷中多未知模態(tài)檢測方法的研究多未知模態(tài)檢測方法的研究ResearchOnUnknownModeDetectionInFaultDiagnosisOfAirconditioning學(xué)科專業(yè)：控制科學(xué)與工程研究生：許弋慧指導(dǎo)教師：李冬輝教授天津大學(xué)電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院二零一三年十二月摘要智能建筑空調(diào)系統(tǒng)故障檢測與診斷是保證建筑環(huán)境安全性、舒適性和節(jié)能性的基本方法，優(yōu)化空調(diào)系統(tǒng)的故障檢測與診斷技術(shù)，可以保證其低

2、碳高效運(yùn)行，提高空氣質(zhì)量，同時(shí)降低維護(hù)成本。本文在研究國內(nèi)外故障檢測與診斷技術(shù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合智能建筑空調(diào)機(jī)組中相同單元在相同模態(tài)下具有相似統(tǒng)計(jì)特性，在空調(diào)機(jī)組故障診斷中給出一種基于高斯混合模型的多未知模態(tài)檢測方法。在多種不同聚類分析方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合故障診斷的特點(diǎn)，將基于高斯混合模型的聚類應(yīng)用到空調(diào)機(jī)組故障診斷中，來檢測多種未知模態(tài)，并詳細(xì)說明了采用高斯混合模型進(jìn)行聚類的優(yōu)勢。在此方法的基礎(chǔ)上，著重探討了空調(diào)機(jī)組溫度處理單元和濕度處理單

3、元的工作原理并分析其運(yùn)行模態(tài)，依照能量和物料守恒定律推導(dǎo)單元不同模態(tài)的模型，選擇特征參數(shù)來表征對象屬性，并根據(jù)卡爾曼濾波算法來計(jì)算特征參數(shù)，這些特征參數(shù)作為高斯混合模型構(gòu)建的依據(jù)。高斯混合模型的核心是EM算法，它由兩個(gè)步驟組成，即E步和M步，算法的基本思想是E步和M步進(jìn)行反復(fù)迭代，直至混合模型參數(shù)收斂，從而得到參數(shù)最優(yōu)估計(jì)值。在高斯混合模型建立之后，采用最大后驗(yàn)概率準(zhǔn)則，來分配特征數(shù)據(jù)點(diǎn)并進(jìn)行模態(tài)的識別。使用模擬空調(diào)系統(tǒng)平臺，對高斯混合