基于LVQ神经网络的多联机系统制冷剂充注量故障诊断

“韩林志等人提出了一种基于学习向量量化神经网络的多联机系统制冷剂充注量故障诊断模型，旨在解决暖通空调系统故障导致的建筑能耗增加问题。该模型通过数据预处理、建立初始模型、LVQ模型训练和仿真测试四个步骤进行，对隐含层节点数进行了优化。实验设定9种不同的制冷剂充注量级别，并选择了12个特征变量。经过数据预处理后，以75%训练集和25%测试集的比例划分数据。结果显示，对于适中、过量和不足的制冷剂充注量，模型的故障诊断正确率分别为52.5%、70.1%和87.5%，整体正确率为70.0%。” 这篇论文深入探讨了多联机空调系统的制冷剂充注量对系统性能和能效的影响，特别是在故障诊断方面。多联机系统，也称为变制冷剂流量（Variable Refrigerant Flow, VRF）系统，是一种常见的暖通空调技术，因其高效和灵活的特性而广泛应用于建筑物。然而，制冷剂充注量的不准确可能导致系统效率降低、能耗增加，甚至引发设备故障。 学习向量量化（LVQ）神经网络是该研究采用的一种监督学习方法，它属于人工神经网络的范畴，特别适用于分类任务。LVQ网络通过对训练样本的学习和调整，形成离散的、可理解的类别，从而实现对未知数据的分类。在本研究中，LVQ网络被用来识别制冷剂充注量是否适当，以便及时发现并解决潜在问题。 论文中提到的数据预处理是故障诊断的重要环节，它包括去除噪声、处理缺失值、特征选择等，目的是提高模型的预测精度。通过选取12个关键特征变量，研究者能够构建一个更简洁且有针对性的模型。模型的训练和测试则通过划分数据集完成，以75%的数据用于训练模型，剩余25%用于评估模型的泛化能力。 实验结果表明，该LVQ模型在制冷剂充注量故障诊断上表现出一定的效果，尤其是在判断制冷剂充注量不足时，模型的正确率高达87.5%。这体现了模型在识别过量或不足充注方面的潜力，但适中充注量的正确率相对较低，可能需要进一步优化模型参数或引入其他辅助技术以提高诊断准确性。 该研究通过应用学习向量量化神经网络技术，为多联机系统的制冷剂充注量故障诊断提供了新的解决方案，有助于减少因充注量不当引起的能耗浪费和设备故障，对暖通空调系统的维护和能效管理具有实际意义。未来的研究可以探索结合深度学习或其他机器学习算法来提升模型的诊断性能，以及进一步优化特征选择和模型参数，以实现更高精度的故障预测。