基于联邦学习的暖通空调系统故障检测与诊断

暖通空调系统的自动化和准确故障检测与诊断是智能工业设施维护领域减少时间、能源和财务成本的最重要技术之一。近年来,基于数据驱动的故障检测与诊断方法在暖通空调方面表现出色,但是大多数方法都只能检测单一故障等级的故障,并且不能进行跨系统故障诊断。为了解决这两个问题,提出一种基于联邦学习的故障检测与诊断方法,该方法使用卷积神经网络来提取信息特征,利用特定算法进行聚合,经过多次联邦学习,能够进行跨故障等级和跨系统故障检测与诊断。在多故障等级故障检测与诊断方面,利用冷水机组4个故障等级数据进行联邦学习。实验结果显示,4个故障等级的故障检测和诊断效果的F1-score平均值接近0.97,已经达到实际应用水平。在跨系统故障检测与诊断方面,利用冷水机组和空气处理机组数据进行联邦学习。实验结果表明,利用不同系统数据进行联邦学习,可以提高某些轻微故障的诊断效果,比如,相比传统机器学习方法,RefOver故障的诊断效果F1-score提升了14.4%,Refleak和Exoil两个故障的诊断F1-score提升了2%~4%。

力学中常见的上当题析

在物理解题中,由于学生常常对题意的理解不深刻,缺乏全面的分析,忽视了一些公式、结论的适用条件,常常误入歧途,使学生上当错解题目,本文就力学中常见的几个上当解法进行剖析,指出其症结所在。 1.错用解题结论 例1.质量为M的人抓住长L的轻绳一端.绳的另一端系着质量为m的小球,现让小球在竖直平面内做圆周运动,当球通过最高点时速率为v,则(1)当球通过最低点和最高点时球对绳的拉力之差为____;(2)当球通过最低点和最高点时。

新形势下如何做好学校的党务人事工作

学校是教书育人的场所,为了进一步完善学校的育人功能,落实素质教育的要求,强化教师的服务意识,激励广大教师积极进取,有效的推进新课程改革,提高高效课堂的效率,有效的辅助学校领导全面开展学校工作,党务人事工作者系统承担起承上启下的作用,为校长架起科学性、有效性、艺术性的工作模式,让全体职工在和谐氛围中愉悦地开展工作。