基于n-SVR的冷水机组FDD方法研究.docx

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摘要：
针对冷水机组的故障诊断，本文提出了一种基于支持向量回归（SVR）的故障检测与诊断（FDD）方法。该方法将冷水机组的运行数据作为输入，利用n-SVR模型对数据进行回归预测，并利用回归结果来判断机组的运行状态。通过实际场景的测试，验证了该方法在冷水机组FDD方面的有效性。
一、 研究背景
冷水机组是目前工业和商业建筑中常用的制冷设备。它可以将低温的水通过制冷循环和蒸发冷却的过程，产生制冷效果，使得系统中的温度得到控制。然而，在使用中，冷水机组也存在种种故障，例如冷凝器问题、蒸发器问题、电控系统问题等。如果这些故障没有及时得到检测和诊断，可能会导致冷水机组的故障扩散和严重事故的发生。
二、 研究内容
本文基于支持向量回归（SVR）的思想，提出了一种冷水机组FDD方法。具体来说，将冷水机组的运行数据包括输入功率、制冷耗电量等作为输入，利用n-SVR模型对数据进行回归预测，并利用回归结果判断机组的运行状态。在实际研究中，我们首先采用了数据采集装置，将冷水机组的运行数据采集下来；然后对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值填补以及数据标准化等；接着，我们采用n-SVR对数据进行建模，利用机器学习算法中的支持向量机（SVM）的思想，可以将多个变量之间的复杂关系通过核函数映射到高维空间中进行建模；最后，将得到的n-SVR模型运用于冷水机组 FDD 中。实验验证表明，该方法可以有效地实现冷水机组的故障检测和诊断。
三、 研究意义
本文提出的基于n-SVR的冷水机组FDD方法，能够解决冷水机组的故障检测和诊断问题。与传统的故障检测方法相比，该方法具有以下优势：
1. 对机组的运行状态进行准确预测，减少了人工干预的可能性，提高了诊断的准确性。
2. 该方法可以随着接收到更多的数据而被不断改进和优化，因为n-SVR模型能够自动寻找数据之间的复杂关系。
3. 该方法适应性强，可以适用于各种类型和规模的冷水机组系统，具有一定的通用性。
四、 结论
本文提出了一种基于n-SVR的冷水机组FDD方法，并进行了实际测试。结果表明，该方法在冷水机组故障检测和诊断方面具有良好的效果。未来，我们将进一步改进该方法，提高其可靠性和通用性，并将其应用于更多的实际场景中。