科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
针对暖通设备中空气处理机组传感器数据故障检测效率较低的问题，提出了一种基于KPCA结合SVM的故障检测方法。首先，建立核主元模型，然后通过核主元分析对被监测的传感器数据进行特征值提取。其次，将特征值提取后的数据对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行训练，构造SVM故障检测模型。最后，基于KPCA-SVM故障检测模型对被监测的传感器进行故障检测。本研究以河北师范大学职技楼制冷与空调实验设备为例进行空气处理机组传感器故障实验验证。结果表明，与SVM方法相比，KPCA-SVM能够更好地提取故障信号的非线性特征。
- 单位
