重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(1) ：140-148.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.01.016

采用改进闪电搜索算法的冷水机组故障特征选择研究

Research on fault feature selection of the chiller using the improved lightning search algorithm

王华秋 兰群 赵利军
重庆理工大学学报2023，Vol.37Issue(1) ：140-148.DOI:10.3969/j.issn.1674-8425(z).2023.01.016
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采用改进闪电搜索算法的冷水机组故障特征选择研究

Research on fault feature selection of the chiller using the improved lightning search algorithm

王华秋 1兰群 1赵利军2
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作者信息

  • 1. 重庆理工大学 两江人工智能学院,重庆 401135
  • 2. 河南中烟工业有限责任公司安阳卷烟厂,河南 安阳 455000
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摘要

提出了一种用于冷水机组故障特征选择的方法,先使用Fisher Score剔除少数对故障类别极不敏感的特征,再利用改进的闪电搜索算法确定特征的权重以及应选个数,从而得到最终的特征子集.在ASHRAE 1043RP数据上进行实验,得到了包含13个参数的冷水机组故障特征子集且大部分是温度参数.采用最近邻算法(k-nearest neighbors,KNN)、随机森林(random forest,RF)、BP(back bropagation)神经网络和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)4种方法求出了每类故障的诊断准确率,与原始数据相比,部分故障诊断精度也有所提高,验证了所选的特征子集的有效性.

关键词

冷水机组/故障特征子集/改进的闪电搜索算法/故障诊断

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基金项目

教育部科技项目(2018YFB1700803)

出版年

2023
重庆理工大学学报
重庆理工大学

重庆理工大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子：0.567
ISSN：1674-8425
被引量1
参考文献量5
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