摘要
チラーシステムにおいて、温度センサーの故障はチラーの作業効率および寿命に深刻な影響を与えます。チラーの温度センサー偏差故障に対して、本論文は単一クラスサポートベクターマシン(one-class support vector machine, OC-SVM)に基づく故障検出方法を提案します。正常なチラーのデータを用いてOC-SVMモデルを構築し、10分割交差検証法によりモデルの最適化パラメータを取得しました。工学的実測データおよび実験データ（合計4グループ）を用いて検証した結果、OC-SVMに基づく方法が4グループのチラーの温度センサー偏差故障を効果的に検出できることを示しました。特にスクリュー式チラー（データセットⅠ）における故障検出効果が顕著で、冷却水側温度センサーの偏差故障振幅の絶対値が1 ℃を超える場合、検出効率は100％に達しました。
关键词
チラー; センサー; 故障検出; 単一クラスサポートベクターマシン; アルゴリズム
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