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多联机系统的堆栈自编码器模型故障诊断研究
1
作者
苟伟
王凌云
+5 位作者
李正飞
陈焕新
刘志龙
陈建业
程亨达
张鉴心
《制冷技术》
2022年第4期27-33,共7页
本文利用深度学习在模式识别和特征提取方面的优势,提出了基于堆栈自编码和Softmax算法的多联机制冷剂充注量故障诊断策略。针对堆栈自编码和Softmax的故障诊断方法,本文主要从网络的层数、隐含层节点数、学习率大小、迭代次数以及Batch...
本文利用深度学习在模式识别和特征提取方面的优势,提出了基于堆栈自编码和Softmax算法的多联机制冷剂充注量故障诊断策略。针对堆栈自编码和Softmax的故障诊断方法,本文主要从网络的层数、隐含层节点数、学习率大小、迭代次数以及Batchsize(批次样本数)大小这些超参数的选择探索与故障诊断模型性能的关系。此外,在堆栈自编码的基础上,本文还采用了传统自编码的变种(降噪自编码和稀疏自编码)来对故障诊断模型进行优化。结果表明:堆栈降噪自编码及堆栈稀疏自编码与Softmax的故障诊断模型能获得更好的诊断性能,在一定参数条件下诊断准确率均能达到96%以上。
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关键词
多联机系统
故障诊断
堆栈自编码
堆栈降噪自编码
堆栈稀疏自编码
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职称材料
题名
多联机系统的堆栈自编码器模型故障诊断研究
1
作者
苟伟
王凌云
李正飞
陈焕新
刘志龙
陈建业
程亨达
张鉴心
机构
华中科技大学能源与动力工程学院
合肥通用机械研究院
(
压缩机
技术
国家
重点
实验室
)
出处
《制冷技术》
2022年第4期27-33,共7页
基金
国家自然科学基金(No.51876070)
压缩机技术国家重点实验室开放基金项目(No.SKL-YSJ201912)。
文摘
本文利用深度学习在模式识别和特征提取方面的优势,提出了基于堆栈自编码和Softmax算法的多联机制冷剂充注量故障诊断策略。针对堆栈自编码和Softmax的故障诊断方法,本文主要从网络的层数、隐含层节点数、学习率大小、迭代次数以及Batchsize(批次样本数)大小这些超参数的选择探索与故障诊断模型性能的关系。此外,在堆栈自编码的基础上,本文还采用了传统自编码的变种(降噪自编码和稀疏自编码)来对故障诊断模型进行优化。结果表明:堆栈降噪自编码及堆栈稀疏自编码与Softmax的故障诊断模型能获得更好的诊断性能,在一定参数条件下诊断准确率均能达到96%以上。
关键词
多联机系统
故障诊断
堆栈自编码
堆栈降噪自编码
堆栈稀疏自编码
Keywords
Variable refrigerant flow system
Fault diagnosis
Stack auto-encoding
Stack noise reduction autoencoding
Stack sparse auto-encoding
分类号
TU831.3 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
TP306.3 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
多联机系统的堆栈自编码器模型故障诊断研究
苟伟
王凌云
李正飞
陈焕新
刘志龙
陈建业
程亨达
张鉴心
《制冷技术》
2022
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