空調系統傳感器故障診斷方法
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4 仿真分析
根據傳感器故障診斷系統分別建立小波神經網絡診斷模型與BP神經網絡診斷模型。在診斷模型中，BP神經網絡結構為：輸入層節點數6，輸出層節點數為1，隱含層節點為30；小波神經網絡結構輸入輸出層節點與BP網絡相向，隱含層節點選為10。在空氣處理單元采集的數據中，一部分用于WNN與BP網絡的訓練，一部分用于產生故障信號。在使用這些采集的數據前，必須對所有的數據進行歸一化處理，即故障診斷系統中的預處理。選用Matlab中已有的歸一化函數Mapminmax進行歸一化處理。
傳感器故障診斷系統是通過診斷邏輯對殘差進行判斷，因此，診斷之前必須事先設定報警閾值，對送風溫度傳感器故障診斷設定的報警閾值為0．5℃。
圖3，圖4與圖5分別為基于小波神經網絡對溫度傳感器產生1℃偏差故障、速率為0．06℃·s-1漂移故障與70℃完全故障的診斷殘差曲線。通過分析得知，WNN能很好地診斷出故障。本文引用地址：http://cqxgywz.com/article/161821.htm
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