摘要
マルチスプリットシステム（可変冷媒流量システム）のバルブ故障の診断特徴変数の冗長性と診断効率の低さの問題に対して、遺伝的アルゴリズムを用いて原始特徴セットから特徴部分集合を探索し、パラメータ最適化されたBPニューラルネットワークモデルと組み合わせて、多分割システムのバルブ故障を検出および診断する複合診断モデルを提案する。本論文では、原始特徴セットから18個の特徴変数を含む最適特徴部分集合を最適化選択した。このモデルを用いて電子膨張弁の固着、電子膨張弁の漏れ、4方向弁の故障の3種類の故障を検出した。結果は、この複合診断モデルが故障検出率を向上させ、電子膨張弁の固着故障検出率が8%向上し、全体的な診断精度が99.27%に向上したことを示している。また、この複合診断モデルは診断効率を大幅に向上させ、テスト時間を52.17%短縮し、この複合診断モデルが優れた故障診断効果を持つことを示している。
关键词
可変冷媒流量システム;バルブ故障検出および診断;特徴選択;遺伝的アルゴリズム;BPニューラルネットワーク
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