梁晴晴
- 作品数：3 被引量：39H指数：3
- 供职机构：上海理工大学能源与动力工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：一般工业技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于主元分析-概率神经网络的制冷系统故障诊断被引量：30
- 2016年
- 制冷系统由于内部物质形态的多样性以及系统参数间的高度耦合而较为复杂,也增加了出现故障后的检测及诊断难度。针对制冷系统常见的7种故障,包括局部故障与系统故障,运用主元分析法提取故障样本主要特征,对样本进行降维处理后,基于概率神经网络进行故障诊断。主元分析法可将原始的62个参数分解为相互独立的主元,根据累计贡献率选取一定量的主元,并将其样本输入概率神经网络进行故障诊断,结果表明结合主元分析后的概率神经网络在一定范围内对spread值不敏感,不仅诊断正确率有所提高,而且缩短了诊断耗时。可见,主元分析法的使用可有效优化概率神经网络的诊断性能。
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- 关键词：主元分析概率神经网络制冷系统故障诊断
- 基于BP神经网络优化的离心式冷水机组故障诊断研究被引量：6
- 2016年
- 针对离心式冷水机组7种常见故障(包括系统故障和局部故障),建立基于误差反向传播(BP)神经网络的诊断模型。通过调整网络结构及参数、改变训练函数等手段优化模型,并详细讨论优化前后故障诊断的总体正确率及各类故障的诊断结果。结果表明:网络优化后,总体诊断正确率从最初的57.1%(单隐层、10个节点/层)提高到95.5%(四隐层、20个节点/层),采用贝叶斯归一化法训练最佳;与局部故障相比,系统故障由于其对系统运行的广泛影响而更难以被识别。
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- 关键词：离心式冷水机组故障诊断正确率
- 基于概率神经网络的离心式制冷机故障诊断被引量：5
- 2015年
- 使用概率神经网络(PNN)对制冷系统7种常见故障进行诊断,包括系统故障和局部故障。详细介绍了应用PNN建立故障诊断模型以及平滑因子寻优过程,并探索了样本规模对最佳平滑因子和诊断正确率的影响。将PNN与人工神经网络中最常用的误差反向传播(BP)神经网络进行比较,结果表明,PNN网络的诊断正确率比BP网络诊断正确率高3.48%,且诊断耗时更短,并且PNN网络的单次训练结果更可靠。尽管2种网络的训练结果均显示系统故障比局部故障更难以被识别,但使用PNN网络进行诊断时,系统故障的诊断正确率明显高于BP网络的诊断正确率。
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- 关键词：故障诊断制冷系统概率神经网络
