作者：张弘韬,陈焕新,李冠男,申利梅,李绍斌,胡文举 单位：中国制冷学会 出版：《制冷学报》2017年第03期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZLXB2017030130 DOC编号：DOCZLXB2017030139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 作为多元数据分析方法之一，主元分析(PCA)被广泛运用于诊断制冷空调系统的传感器故障。本文首先结合热平衡原理以及多联机运行的控制逻辑，筛选系统中常用的18个传感器变量，建立多联机(VRF)传感器的故障分析(FDD)模型。然后结合主元分析的算法原理，给出以Q统计量和Q贡献率为检验标准的传感器故障检测与诊断流程。利用实测数据验证工作，引入不同类型和程度的传感器故障，分析得到不同故障条件下的故障检测和诊断特性。结果表明：总体上，主元分析应用于多联机传感器故障检测与诊断过程是可靠的。具体特征表现为：不同类型的传感器在不同故障类型及程度条件下，故障检测效果差异明显；在小偏差故障条件下，基于主元分析的传感器故障检测方法的故障检测效率较低，并且针对个别传感器而言，其整体故障检测效率偏低。鉴于故障诊断是基于故障检测的结果，因此上述故障检测方法在FDD过程中将起到重要的作用。

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