基于最大相关最小冗余-随机森林算法的多联机系统在线故障诊断策略研究

基于最大相关最小冗余-随机森林算法的多联机系统在线故障诊断策略研究

论文摘要

为了提高多联机系统制冷剂充注量故障检测率,本文提出一种结合最大相关最小冗余(minimal-Redundancy-Maximal-Relevance,m RMR)和随机森林(RandomForest,RF)算法的在线故障诊断策略。利用mRMR结合RF在训练集上进行特征选择,结合网格搜索和十折交叉验证对随机森林、决策树和支持向量机3种模型进行参数寻优,并将优化后的模型用于测试集中。在多个在线验证集上对mRMR-RF模型进行验证,结果表明:仅选择6个特征变量就可建立准确率达98.63%的随机森林诊断模型;3种诊断模型中,RF算法的诊断效果最好,整体分类准确率达到97.06%;在4个不同在线多联机系统上检验,其分类准确率分别为95.82%、85.74%、88.24%和93.96%,分类准确率均在85%以上。说明基于mRMR-RF的故障诊断模型具有较强的泛化能力。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 特征选择及分类算法原理
  •   1.1 最大相关最小冗余(mRMR)算法
  •   1.2 决策树、随机森林和支持向量机算法
  • 2 实验装置及数据获取
  • 3 基于历史数据的多联机故障诊断
  •   3.1 基于mRMR-RF的特征选择
  •   3.2 参数寻优
  •   3.3 三种模型比较评价
  • 4 基于mRMR-RF的制冷剂充注量故障在线诊断策略
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 刘倩,李正飞,陈焕新,王誉舟,徐畅

    关键词: 多联机系统,故障诊断,最大相关最小冗余,随机森林,参数寻优

    来源: 制冷技术 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 建筑科学与工程,自动化技术

    单位: 华中科技大学能源与动力工程学院

    基金: 国家自然科学基金(No.51876070,No.51576074)

    分类号: TU83;TP18

    页码: 1-8

    总页数: 8

    文件大小: 1398K

    下载量: 131

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