作者：陈志杰,朱旭,黄小清,杜志敏 单位：上海市制冷学会 出版：《制冷技术》2019年第06期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZLJS2019060030 DOC编号：DOCZLJS2019060039 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 本文研究了数据中心空调系统的制冷剂泄漏故障。在虚拟制冷剂充注量传感器模型的基础上，结合数据中心空调系统液体管路长的特点，提出了一种增加液管压降特征指标的改进型充注量估计灰箱模型。结合构建的神经网络模型，建立了一种基于混合模型的故障诊断方法。结果表明，混合模型在60%制冷剂充注量情况下仍能将预测误差控制在5%以内，极大地改善了模型在大故障情况下的计算精度。混合模型整体计算偏差大幅度降低，对不同充注量预测的平均误差为2.73%。

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