采用改进闪电搜索算法的冷水机组故障特征选择研究

作者：王华秋; 兰群; 赵利军

来源：重庆理工大学学报：自然科学, 2022, 1-9.

• 冷水机组
• 故障特征子集
• 改进的闪电搜索算法
• 故障诊断

冷水机组运行数据来源于多个传感器，根据数据的急剧变化可以判断出是否发生故障，如何从冷水机组的相关数据变化中提取有效信息是冷水机组故障诊断的关键。因此，本文相应地提出了一种用于冷水机组故障特征选择的方法，先使用Fisher Score剔除少数对故障类别极不敏感的特征，再利用改进的闪电搜索算法确定特征的权重以及应选个数，从而得到最终的特征子集。在ASHRAE 1043RP数据上进行实验，得到了包含13个参数的冷水机组故障特征子集且大部分是温度参数。进一步采用最近邻算法（k-Nearest Neighbors，KNN）、随机森林（Random Forest，RF）、BP(Back Propagation)神经网络和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）4种方法求出了每类故障的诊断准确率，与原始数据相比部分故障诊断精度也有所提高，验证了所选的特征子集的有效性。

• 单位
  重庆理工大学; 河南中烟工业有限责任公司