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    基于n—SVR的離心式冷水機(jī)組性能檢測(cè)新模型

    2016-12-31 00:00:00鄭進(jìn)龍
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年12期

    摘 要:空調(diào)系統(tǒng)離心式冷水機(jī)組故障的檢測(cè)與診斷(FDD)是一個(gè)難點(diǎn),文章基于非線性回歸型支持向量機(jī)(n-SVR)構(gòu)造了一個(gè)機(jī)組診斷新模型,解決了多元線性回歸(MLR)模型精確性不足的問(wèn)題。通過(guò)ASHARE項(xiàng)目無(wú)故障數(shù)據(jù)和某實(shí)際機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證,結(jié)果表明,新模型能明顯改善精度和可靠性。

    關(guān)鍵詞:離心式冷水機(jī)組;故障檢測(cè)與診斷;回歸型支持向量機(jī)

    前言

    據(jù)統(tǒng)計(jì),我國(guó)建筑能耗約占全社會(huì)總能耗的1/3,暖通空調(diào)系統(tǒng)能耗占其中的65%。冷水機(jī)組能耗占據(jù)了暖通空調(diào)系統(tǒng)的重大部分,因此,冷水機(jī)組性能檢測(cè)與診斷研究,對(duì)于預(yù)防故障及保障機(jī)組高效運(yùn)行具有重要意義。

    目前冷水機(jī)組FDD方法主要是建立在各種模型的基礎(chǔ)之上,如專家系統(tǒng)、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。Wang等人[1]提出了一種在線自適應(yīng)性的離心式冷水機(jī)組FDD方法。Han和Gu[2]等人研究了一種混合式的支持向量模型在冷水機(jī)組FDD中的應(yīng)用,且較單一的支持向量機(jī)模型的正確故障檢測(cè)率提高了2%。Yang Zhao等[3]提出了一種新的結(jié)合了指數(shù)加權(quán)平移控制圖和支持向量機(jī)優(yōu)點(diǎn)的FDD方法。近年來(lái),這方面的研究主要采用多元線性回歸模型(Multiple Linear Regression,簡(jiǎn)稱MLR)方法來(lái)建立冷水機(jī)組FDD模型,然而冷水機(jī)組是典型的非線性系統(tǒng),采用線性方法建立的模型是不精確的,它們幾乎無(wú)法檢測(cè)低等級(jí)的故障。鑒于此,文章提出采用n-SVR構(gòu)造新的機(jī)組性能檢測(cè)模型來(lái)提高模型精度及可靠性。

    1 非線性回歸型支持向量機(jī)理論簡(jiǎn)介

    支持向量機(jī)[4][5]以統(tǒng)計(jì)學(xué)VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則為基礎(chǔ),把高維問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)二次規(guī)劃問(wèn)題,避免了局部最優(yōu)解,在解決小樣本、非線性和高維模式識(shí)別問(wèn)題上表現(xiàn)出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。

    對(duì)于非線性SVR,用非線性回歸函數(shù)把樣本點(diǎn)轉(zhuǎn)化為高維空間的樣本點(diǎn)。根據(jù)拉格朗日函數(shù)優(yōu)化法得到非線性SVR回歸函數(shù):

    綜上所述,非線性SVR的基本思想是,先通過(guò)核特征空間的非線性映射算法把樣本點(diǎn)(xi,yi)(i=1,2,…,n)變換到一個(gè)高維Hilbert空間的訓(xùn)練點(diǎn)(?鬃(xi),yj)),然后再在這個(gè)空間中對(duì)映射后的訓(xùn)練集D'={(?鬃(xi),yi),i=1,2,…,n}進(jìn)行線性回歸。采用支持向量機(jī)解決回歸函數(shù)估計(jì)問(wèn)題,必然首先確定三個(gè)自由參數(shù):不敏感度ε、規(guī)劃參數(shù)C及核參數(shù)(如徑向基核的寬度參數(shù)γ等),然后再采用支持向量機(jī)回歸估計(jì)方法進(jìn)行回歸估計(jì)。

    文章采用徑向基核函數(shù),并通過(guò)遺傳算法進(jìn)行非線性回歸型支持向量機(jī)參數(shù)尋優(yōu)[6],能很好的提高參數(shù)尋優(yōu)精度,使模型更加精確可靠。

    2 SVR模型與MLR模型的比較分析

    2.1 兩種模型精度的對(duì)比

    杜立志等[7][8]等采用半物理模型,在數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,建立多項(xiàng)式回歸模型,獲得各特性參數(shù)的回歸系數(shù)。該模型的局限性在于它是一個(gè)線性的方法,并不完全適用于冷水機(jī)組這樣典型的非線性系統(tǒng)。

    n-SVR模型和MLR模型選用冷水機(jī)組的冷凍水出水溫度、冷卻水的進(jìn)水溫度和機(jī)組負(fù)荷率為輸入?yún)?shù),且均采用判定系數(shù)R2及均方誤差δ作為模型預(yù)測(cè)值的精確性指標(biāo)。R2:判定系數(shù)又稱擬合優(yōu)度,R2越接近于1說(shuō)明回歸模型的擬合效果越好。δ:均方誤差是指參數(shù)估計(jì)值與參數(shù)真值之差平方的期望值。δ反應(yīng)各個(gè)數(shù)據(jù)之間的離散程度,其值越小,說(shuō)明預(yù)測(cè)模型越精確度。

    文章采用MATLAB軟件進(jìn)行n-SVR編程,調(diào)用臺(tái)灣大學(xué)林智仁編寫(xiě)的LIBSVM工具箱函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。MLR故障檢測(cè)與診斷模型的結(jié)果來(lái)自杜立志等人[7][8]的研究結(jié)果。兩者的對(duì)比結(jié)果如表1、表2。

    以上對(duì)比結(jié)果表明:n-SVR模型的判定系數(shù)明顯的大于MLR模型的對(duì)應(yīng)值,且接近于1;n-SVR模型均方誤差也遠(yuǎn)小于MLR模型的均方誤差值,并趨于0。由此可知,n-SVR模型回歸預(yù)測(cè)精度比MLR模型有明顯提高。

    2.2 各特性參數(shù)計(jì)算值和模型預(yù)測(cè)值擬合分析

    建立冷水機(jī)組特性參數(shù)回歸模型之后,將各特性參數(shù)的實(shí)測(cè)值和模型回歸預(yù)測(cè)值進(jìn)行擬合對(duì)比,驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)的效果。文章僅取冷凝溫差(TCO-TCI)、潤(rùn)滑油溫度Toil兩個(gè)特性參數(shù)作為代表繪制對(duì)比圖,ASHARE實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和機(jī)組運(yùn)行實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)值擬合度如圖1、圖2所示。

    圖中橫坐標(biāo)代表實(shí)際測(cè)量值,縱坐標(biāo)代表模型預(yù)測(cè)值。各橫縱坐標(biāo)的刻度相同,選取范圍的大小依據(jù)各個(gè)特性參數(shù)的范圍不同而定。斜線是一條橫縱坐標(biāo)相等的直線,離直線越近說(shuō)明模型的預(yù)測(cè)值越接近于實(shí)際測(cè)量值,落在直線上的點(diǎn)則恰好是兩者相等,采樣點(diǎn)越集中于斜線兩側(cè),則回歸模型的預(yù)測(cè)效果越好。

    文章中ASHRAE數(shù)據(jù)值為27種工況下的采樣點(diǎn),機(jī)組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為經(jīng)過(guò)預(yù)處理的200組無(wú)故障運(yùn)行的采樣點(diǎn)。特性參數(shù)TCO-TCI、Toil在n-SVR模型上的采樣點(diǎn)均集中在斜線上,說(shuō)明n-SVR模型的預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值幾乎無(wú)誤差,n-SVR模型的精確度高。

    綜上所述:從R2(擬合優(yōu)度)、δ(均方誤差)、預(yù)測(cè)值擬合圖三方面對(duì)比分析均表明,n-SVR的故障檢測(cè)與診斷模型方法更為精確可靠。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    文章針對(duì)以往冷水機(jī)組FDD方法MLR模型對(duì)用于解決非線性系統(tǒng)精確度及可靠性較低的缺陷,提出了基于n-SVR的離心式冷水機(jī)組性能檢測(cè)新模型。最后,通過(guò)ASHRAE實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和機(jī)組實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)新模型進(jìn)行了驗(yàn)證,并對(duì)兩種模型效果進(jìn)行了對(duì)比分析。結(jié)果表明,n-SVR模型的精確度和可靠性明顯的高于MLR模型。

    參考文獻(xiàn)

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