基于数据驱动方法的污水源热泵故障诊断研究

作者：余华江; 于军琪^*; 陈旭

来源：建筑热能通风空调, 2019, 38(09): 17-20.

• 污水源热泵
• 故障诊断
• BP神经网络
• PSO-BP算法
• 热泵机组

利用反向神经网络(BP)构建污水源热泵机组故障诊断模型,并通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值。以陕西省某大型污水源热泵集中供暖系统为研究对象,采集2017～2018年冬季供暖期间机组的蒸发器,冷凝器,压缩机的压力、温度等工况数据作为训练测试样本,其神经网络的结构以12种故障特征向量作输入端,4种诊断结果作输出端,隐含层根据kolmogorov定理确定为25个,从而建立故障诊断模型,并分析其性能。实验结果表明:经过PSO优化后的BP神经网络故障诊断模型训练迭代次数降低了24.45%,诊断准确率提高了12%,性能优化显著。

• 单位
  西安建筑科技大学