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基于经验模态分解去噪改进主成分分析的冷水机组传感器故障检测

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提出了一种基于经验模态分解(EMD)阈值去噪(TD)和主成分分析(PCA)相结合的冷水机组传感器故障检测方法(EMD-TD-PCA).采用EMD阈值去噪法去除原始数据中的噪声来提高数据质量,针对去噪后的数据构建PCA模型.采集了武汉市某电子厂螺杆式冷水机组的实际运行数据,用于验证故障检测效果,并与传统PCA方法和小波阈值去噪(Wavelet-TD-PCA)方法的传感器故障检测结果进行了对比.结果 表明:EMD-TD-PCA可以有效提高冷水机组传感器的故障检测效率,同等偏差条件下,故障检测效果优于传统PCA方法和Wavelet-TD-PCA方法.对于小偏差(-1～1℃)故障,故障检测效果提升尤为明显.
Chiller sensor fault detection using denoising-based improved principal component analysis

毛前军、方曦、李冠男、梁致远、胡云鹏

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武汉科技大学

武汉商学院

经验模态分解 主成分分析 闽值去噪 传感器故障 故障检测

2019

暖通空调
亚太建设科技信息研究院 中国建筑设计研究院 中国建筑学会暖通空调分会

暖通空调

CSTPCD
影响因子：0.711
ISSN：1002-8501
年,卷(期)：2019.49(7)
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