Im Kaltwassersatzsystem beeinträchtigt ein Ausfall des Temperatursensors erheblich die Arbeitsleistung und Lebensdauer der Anlage. Für den Abweichungsfehler des Temperatursensors im Kaltwassersatz wird in diesem Artikel eine Fehlererkennungsmethode basierend auf der Ein-Klassen-Support-Vektor-Maschine (one-class support vector machine, OC-SVM) vorgeschlagen. Das OC-SVM-Modell wird mit normalen Daten des Kaltwassersatzes erstellt, und die Modelloptimierungsparameter werden durch zehnfache Kreuzvalidierung erhalten. Die Methode wurde mit ingenieurtechnisch gemessenen Daten und experimentellen Daten (insgesamt 4 Gruppen) validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die OC-SVM-basierte Methode die Abweichungsfehler des Temperatursensors in 4 Kaltwassersatzgruppen effektiv erkennen kann. Besonders deutlich ist die Fehlererkennung bei Schraubenkaltwassersätzen (Datensatz I), wobei die Erkennungseffizienz 100 % erreicht, wenn der absolute Wert des Abweichungsfehlers des Temperaturfühlers auf der Kühlswasserseite größer als 1 °C ist.

Kaltwassersatz; Sensor; Fehlererkennung; Ein-Klassen-Support-Vektor-Maschine; Algorithmus