[发明专利]基于贝叶斯优化的PCA-极限随机树的空调故障诊断方法有效
| 申请号： | 202110475880.8 | 申请日： | 2021-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN113177594B | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 陆玲霞;秦锋;季文献;于淼;韩宝慧 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;F24F11/38 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯优化的PCA‑极限随机树的空调故障诊断方法，包括以下步骤：1)获取空调正常和不同故障下的运行数据并对其归一化；2)将归一化后的数据通过PCA算法降维后作为极限随机树(ExtraTree)模型的输入；3)建立极限随机树分类模型，训练并测试该分类器，得到针对空调的PCA‑极限随机树故障诊断模型；4)利用贝叶斯优化算法对PCA‑极限随机树故障诊断模型的PCA降维后的特征数量和CART决策树数量进行优化，得到最优的降维后特征数量和CART决策树数量；5)然后，将计算出的最优PCA降维后特征数量值和CART决策树数量值作为PCA‑极限随机树模型的参数并对样本进行训练，得到PCA‑极限随机树故障诊断模型，然后可使用该诊断模型对实时数据进行诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯 优化 pca 极限 随机 空调 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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