基于神經(jīng)網(wǎng)絡的離心式冷水機組故障診斷專家系統(tǒng)的研究.pdf

1、建筑能耗在社會能耗中的比重在逐漸上升,而空調系統(tǒng)能耗是建筑能耗的重要組成部分,及時有效的排除空調系統(tǒng)的故障不僅可以維持舒適的室內(nèi)環(huán)境、保證生產(chǎn)的正常進行,而且能減少設備的能耗。作為空調系統(tǒng)的核心,空調主機能耗占整個系統(tǒng)運行能耗的55％左右,主機“帶障運行”造成的危害遠大于其它空調系統(tǒng)附屬設備,并且故障的排除往往靠設備廠家的專家趕赴現(xiàn)場進行,導致故障的排除費時又費力,因此,實現(xiàn)空調主機故障的智能監(jiān)測與診斷具有較高的研究價值。
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2、離心式冷水機組為例,結合神經(jīng)網(wǎng)絡與專家系統(tǒng)各自在故障診斷中的優(yōu)點,提出基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的專家系統(tǒng)用于離心式冷水機組的故障診斷,基于論文的可行性,選用機組的7種典型故障作為研究對象,并確定表征故障的故障征兆參數(shù)?？紤]到 BP網(wǎng)絡初始權/閥值是隨機選擇,使網(wǎng)絡較易獲得局部最小解,而且需要比較長的學習時間,而遺傳算法具有較強的全局搜索能力,因此采用遺傳算法作為網(wǎng)絡初始權/閥值的確定并進行實驗,結果表明,用遺傳算法優(yōu)化后的BP網(wǎng)絡能更快的收斂。