[发明专利]一种集成SVM机制的冷水机组故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种集成SVM机制的冷水机组故障诊断方法，通过现场冷水机组中获得机组无故障和故障运行历史数据，用于无故障和各类故障DW‑SVDD模型和全故障SVM模型训练；应用训练无故障DW‑SVDD模型在线故障检测，若满足条件，则现场冷水机组正常；否则用DW‑SVDD模型进行在线诊断，若实测数据仅满足其中一个故障模型的条件，则诊断为该类型故障；若实测数据满足其中两个以上故障模型条件，即诊断结果出现混淆，使用全故障SVM模型再次诊断，确定其故障类型；若实测数据均不满足所有的故障模型，则诊断为新类型故障。该方法有效克服了目前故障诊断阶段存在的主要局限性，具有较高的诊断正确性和准确性。

主权项

一种集成SVM机制的冷水机组故障诊断方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤1：通过现场冷水机组系统中安装的传感器获得机组无故障运行和各类故障运行的历史数据；步骤2：对机组无故障运行和各类故障情况下的历史数据进行稳态筛选、特征选择和标准化处理；步骤3：处理后的数据形成包括机组无故障和各类故障运行的数据训练集，利用该数据训练集分别构建无故障和各类故障运行数据对应的DW‑SVDD模型和全故障SVM模型；现场冷水机组系统中传感器采集的机组无故障运行和各类故障运行的历史数据被包含在无故障和各类故障运行数据构建的以a'为中心R'为半径的DW‑SVDD模型的超球体中和各类故障运行数据对应的全故障SVM模型的超平面中；步骤4：进行在线故障检测，将现场冷水机组系统中采集的无故障运行或各类故障运行实测数据，采用与步骤2相同的稳态筛选、特征选择和标准化处理后，通过构建的无故障DW‑SVDD模型进行故障检测；步骤5：如果该实测数据到无故障DW‑SVDD模型超球体中心a'的距离D'与无故障DW‑SVDD模型比较，满足D'≤R'小于等于时，则现场冷水机组系统运行正常，故障检测结束；如果不满足，则进入下一步；步骤6：若实测数据仅满足其中一个故障模型与步骤5相同的条件，则诊断为该类型故障；若实测数据满足其中两个或多个故障模型与步骤5相同的条件，则使用步骤3构建的全故障SVM模型再次进行诊断，以确定其故障类型；若实测数据均不满足所有的故障模型，则诊断为新类型故障。