[发明专利]一种污水源热泵机组智能故障诊断方法在审
| 申请号： | 201910349414.8 | 申请日： | 2019-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN110108509A | 公开（公告）日： | 2019-08-09 |
| 发明（设计）人： | 于军琪;解云飞;赵安军;余华江;王福;王佳丽;陈时雨 | 申请（专利权）人： | 西安建筑科技大学 |
| 主分类号： | G01M99/00 | 分类号： | G01M99/00;F25B30/06;F25B49/00 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 徐文权 |
| 地址： | 710055 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种污水源热泵机组智能故障诊断方法，首先通过污水源热泵上边安装的传感器采集到的历史数据，获得无故障和故障运行的历史数据，构建BP神经网络模型，并通过遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值。经过GA优化后的BP神经网络克服了单纯的BP神经网络学习收敛速度慢，不能保证收敛到最佳有效值的缺点，从而大幅提升了污水源热泵故障诊断模型的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 污水源热泵机组 智能故障诊断 污水源热泵 历史数据 收敛 故障诊断模型 传感器采集 遗传算法 权值和 准确率 构建 优化 保证 学习 | ||
【主权项】：
1.一种污水源热泵机组智能故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取水源热泵机组运行的历史数据，历史数据包括压力、电流和污水源热泵机组的温度；步骤2，对步骤1中获取得到的历史数据中的故障特征量进行筛选和提取，将提取到的故障特征量归一化处理，之后分别设置为训练样本和测试样本；步骤3，根据步骤2中的训练样本构建BP神经网络模型；步骤4，通过遗传算法优化步骤3中构建的BP神经网络的权值和阈值，得到GA‑BP模型；步骤5，利用步骤4中构建的GA‑BP模型对测试样本进行故障诊断。
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