基于类随机森林算法和仿真的多联机故障诊断方法研究

作者：范波^*; 丁云霄; 纪轲; 范雨强

来源：制冷技术, 2021, 41(06): 21-28.

• 故障诊断
• 多联机
• 类随机森林

本文提出一种基于Xgboost-类随机森林算法的多联机制冷剂泄漏故障诊断方法。首先建立了多联机系统的动态仿真模型，并结合实验数据对仿真模型精度进行了验证；基于验证后的仿真模型生成大量的正常和故障（制冷剂泄漏）数据用于故障诊断算法分析和模型构建；构建了基于Xgboost-类随机森林算法的故障诊断方法，采用Xgboost方法对模型的输入特征参数进行了敏感度分析，选取了敏感度最高的输入参数组合。基于10组不同的仿真数据集对故障诊断模型进行了分析和验证，获得了构建模型的最佳数据训练集。结果表明，基于Xgboost-类随机森林算法能够在避免误报的基础上，最大程度提高故障诊断检测的准确性，异常检测正确率达到98.7%。