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提高空调系统传感器小故障检测能力的方法研究
引用本文:郝小礼,邹声华,陈友明.提高空调系统传感器小故障检测能力的方法研究[J].湖南科技大学学报(自然科学版),2004,19(2):57-59.
作者姓名:郝小礼  邹声华  陈友明
作者单位:1. 湖南科技大学,能源与安全工程学院,湖南,湘潭,411201;湖南大学,土木工程学院,湖南,长沙,410082
2. 湖南科技大学,能源与安全工程学院,湖南,湘潭,411201
3. 湖南大学,土木工程学院,湖南,长沙,410082
基金项目:湖南科技大学校科研和教改项目
摘    要:提出了用主成分分析法建立系统的模型,通过检测测量数据在残差子空间内的投影大小来检测故障.分析认为造成传感器小故障难于检测的原因在于测量数据的嗓声太大,并提出采用指数加权滑动平均滤波器来提高系统小故障检测能力的方法.实验表明,方法是有效的.图3,参8.

关 键 词:主成分分析法  传感器故障检测  指数加权滑动平均滤波器  暖通空调系统
文章编号:1672-9102(2004)02-0057-03
修稿时间:2003年11月20

A Method to Improve the Ability of Small Sensor Fault Detection in HVAC System
HAO Xiao-li.A Method to Improve the Ability of Small Sensor Fault Detection in HVAC System[J].Journal of Hunan University of Science & Technology(Natural Science Editon),2004,19(2):57-59.
Authors:HAO Xiao-li
Institution:HAO Xiao-li~
Abstract:It is very important for reliable and optimal operation of HVAC system to detect fault accurately and quickly.The Principal Component Analysis (PCA) is presented to model HVAC system and fault can be detected with the projection of measured data in Residual Subspace (RS). The reason results in that small fault is difficult to be detected lies in the large noise of measured data and Exponential Weighted Moving Average (EWMA) filter is proposed to improve the ability of small fault detection.Experiments show that the method is valid.3figs.,8refs.
Keywords:principal component analysis (PCA)  sensor fault detections  exponentially weighted moving average (EWMA) filter  HVAC system
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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