基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)系統(tǒng)傳感器故障診斷.pdf

1、為了實現(xiàn)節(jié)能和提高室內(nèi)空氣品質(zhì)的目的，空調(diào)系統(tǒng)(Heating，Ventilation and Air Conditioning，HVAC)的各種優(yōu)化控制策略已變得日益復(fù)雜，但這些優(yōu)化策略的實施必須有一個前提：傳感器的準(zhǔn)確性和可靠性。然而，空調(diào)系統(tǒng)中的傳感器經(jīng)過長期使用后往往會出現(xiàn)測量偏差或漂移，測量故障必然會誤導(dǎo)控制系統(tǒng)，導(dǎo)致先進(jìn)控制策略的目標(biāo)無法實現(xiàn)。因此，如何在傳感器出現(xiàn)測量偏差時能夠及時的發(fā)現(xiàn)它是首先要解決的問題。另一方面，龐大

2、的空調(diào)系統(tǒng)中涉及數(shù)目眾多的傳感器，一旦某個傳感器出現(xiàn)故障后，如何從眾多傳感器中找出故障源則是要解決的難點。 在分析多種故障診斷（Fault Detection and Diagnosis，F(xiàn)DD）方法的基礎(chǔ)上，本文提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Wavelet Neural Network，WNN)的方法，用于空調(diào)系統(tǒng)傳感器故障的診斷?；谛〔ㄉ窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是用小波分析提取數(shù)據(jù)的頻域特征，再使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對信號的頻域特征數(shù)據(jù)做故障診斷

3、。在這種方法的基礎(chǔ)上，本文又提出了單類信息的診斷和聯(lián)合信息的診斷兩種方法。 單類信息的診斷方法是采用單個傳感器信號的數(shù)據(jù)來進(jìn)行自身故障診斷。該方法綜合利用了小波分析在提取信號特征方面的優(yōu)勢，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在特征學(xué)習(xí)和判別方面的優(yōu)勢。仿真驗證的結(jié)果表明，該方法可以有效地實現(xiàn)對于單個傳感器的固定偏差故障和漂移偏差故障的診斷。 由于單類信息的診斷方法是孤立地進(jìn)行傳感器信號的診斷，而由于空調(diào)系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)性，很多傳感器信號之間存在著一