CN109781399A - 一种基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法 - Google Patents

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李冬辉
高龙
李丁
尹海燕
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Tianjin University
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Abstract

本发明涉及一种基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，包括以下步骤：将风冷式制冷机组的传感器历史采集值作为长短时记忆循环神经网络输入；通过正常样本对长短时记忆循环神经网络进行训练，根据训练完成的长短时记忆循环神经网络计算得到每个传感器当前时刻的输出预测值；将长短时记忆循环神经网络的输出预测值与当前时刻对应传感器采集值进行比较得到预测残差；将预测残差与预设阈值进行比较，若预测残差大于预设阈值，则对应传感器存在故障。本发明设计合理，其采用神经网络方法可准确、快速地对风冷式制冷机组多传感器故障进行定位，避免造成能源浪费，提高设备的使用寿命。

Description

一种基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法
技术领域
本发明属于风冷式制冷机组多传感器技术领域，尤其是一种基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法。
背景技术
随着世界能源短缺问题的日益加剧，节能环保已成为当今最为重要的课题，而建筑行业作为高能源消耗行业，其对生态环境的影响不容忽视。建筑业中的能源消耗很大一部分来源于投入使用后建筑空调的能耗，当空调传感器发生故障时，可导致空调系统的能耗比正常情况下增加50％。因此，制冷机组多传感器故障诊断对空调系统的节能可靠运行起着至关重要的作用，如何准确及时地检测制冷机组多传感器故障是目前迫切需要解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种设计合理且能充分挖掘制冷机组多传感器动态特征的基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤1、将风冷式制冷机组的传感器历史采集值作为长短时记忆循环神经网络输入；
步骤2、通过正常样本对长短时记忆循环神经网络进行训练，根据训练完成的长短时记忆循环神经网络计算得到每个传感器当前时刻的输出预测值；
步骤3、将长短时记忆循环神经网络的输出预测值与当前时刻对应传感器采集值进行比较得到预测残差；
步骤4、将预测残差与预设阈值进行比较，若预测残差大于预设阈值，则对应传感器存在故障。
所述传感器包含风冷式制冷机组的温度传感器、流量传感器或压力传感器。
所述传感器历史采集值是指从当前时刻，前T个时刻的传感器测量值，T为大于0的任意值。
所述长短时记忆循环神经网络的输入维数与输出维数相同。
在长短时记忆循环神经网络训练过程中，采用自适应学习速率进行训练。
所述自适应学习速率为η1＝η(1+αe-λd)，其中，η为初始学习速率，λ为迭代次数，α和d为系数。
所述预设阈值等于αE，其中，E为长短时记忆循环神经网络训练过程中的最大残差值，α为大于1的系数。
本发明的优点和积极效果是：
本发明设计合理，其通过正常样本对长短时记忆循环神经网络进行训练并得到每个传感器当前时刻的输出预测值；并将长短时记忆循环神经网络输出值与当前时刻对应传感器采集值进行比较得到预测残差；最后将预测残差与预设阈值进行比较判断传感器是否存在故障，可准确、快速地对风冷式制冷机组多传感器故障进行定位，避免造成能源浪费，提高设备的使用寿命。
附图说明
图1为本发明模型结构图；
图2为本发明自适应学习速率变化例图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明实施例做进一步详述。
一种基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，包括以下步骤：
步骤1、将风冷式制冷机组的传感器历史采集值作为长短时记忆循环神经网络输入。
本发明的传感器包含风冷式制冷机组的温度、流量、压力等制冷机组中存在的所有传感器。
对于不同种类型传感器的故障诊断，须训练不同的长短时记忆循环神经网络模型。历史采集值指从当前时刻，前T个时刻的传感器测量值，T可以为大于0的任意值，本发明模型结构如图1所示。
步骤2、通过正常样本对长短时记忆循环神经网络进行训练，通过训练完成的长短时记忆循环神经网络计算得到每个传感器当前时刻的输出预测值。
在本步骤中，风冷式制冷机组传感器故障诊断方法假设在同一时刻仅存在一个传感器发生故障的情况。
在长短时记忆循环神经网络训练过程中，采用自适应学习速率η1＝η(1+αe-λd)，其中η为初始学习速率，λ为迭代次数，α和d为系数，当η取0.005时，通过选取合适的α和d得到的学习速率曲线如图2所示。
步骤3、将长短时记忆循环神经网络的输出预测值与当前时刻对应传感器采集值进行比较得到预测残差。
在本步骤中，长短时记忆循环神经网络具有相同的输入与输出维数，将测试数据输入长短时记忆循环神经网络得到的对应传感器预测值，通过与对应传感器采集值进行作差比较得到预测残差。
步骤4、将得到的预测残差与预设阈值进行比较，若预测残差大于预设阈值，则对应传感器存在故障。
在本步骤中，预设阈值等于αE，其中E为长短时记忆循环神经网络训练过程中的最大残差值，α为大于1的系数。
本发明未述及之处适用于现有技术。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。

Claims (7)

1.一种基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1、将风冷式制冷机组的传感器历史采集值作为长短时记忆循环神经网络输入；
步骤2、通过正常样本对长短时记忆循环神经网络进行训练，根据训练完成的长短时记忆循环神经网络计算得到每个传感器当前时刻的输出预测值；
步骤3、将长短时记忆循环神经网络的输出预测值与当前时刻对应传感器采集值进行比较得到预测残差；
步骤4、将预测残差与预设阈值进行比较，若预测残差大于预设阈值，则对应传感器存在故障。
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，其特征在于：所述传感器包含风冷式制冷机组的温度传感器、流量传感器和压力传感器。
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，其特征在于：所述传感器历史采集值是指从当前时刻，前T个时刻的传感器测量值，T为大于0的任意值。
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，其特征在于：所述长短时记忆循环神经网络的输入维数与输出维数相同。
5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，其特征在于：在长短时记忆循环神经网络训练过程中，采用自适应学习速率进行训练。
6.根据权利要求5所述的一种基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，其特征在于：所述自适应学习速率为η1＝η(1+αe-λd)，其中，η为初始学习速率，λ为迭代次数，α和d为系数。
7.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，其特征在于：所述预设阈值等于αE，其中，E为长短时记忆循环神经网络训练过程中的最大残差值，α为大于1的系数。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110243405A (zh) * 2019-06-25 2019-09-17 东北大学 一种基于深度学习的航空发动机传感器故障诊断方法
CN110471380A (zh) * 2019-08-15 2019-11-19 四川长虹电器股份有限公司 一种用于智能家居系统的空调故障监控及预警方法
CN111047732A (zh) * 2019-12-16 2020-04-21 青岛海信网络科技股份有限公司 一种基于能耗模型和数据交互的设备异常诊断方法及装置
CN111426288A (zh) * 2020-03-18 2020-07-17 中铁第一勘察设计院集团有限公司 一种多应变计联合测量方法及其系统
CN111946695A (zh) * 2020-08-13 2020-11-17 四川大学 一种结合多通道残差与深度学习的作动器故障诊断方法
CN112183830A (zh) * 2020-09-16 2021-01-05 新奥数能科技有限公司 一种冷冻水温度的预测方法及装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070288409A1 (en) * 2005-05-31 2007-12-13 Honeywell International, Inc. Nonlinear neural network fault detection system and method
CN106338264A (zh) * 2016-08-19 2017-01-18 江苏大学 混合动力车用开关磁阻bsg位置传感器的故障诊断方法
CN108092623A (zh) * 2017-12-16 2018-05-29 西安理工大学 一种光伏阵列多传感器故障检测定位方法
CN108197648A (zh) * 2017-12-28 2018-06-22 华中科技大学 一种基于lstm深度学习模型的水电机组故障诊断方法与系统
KR20180096075A (ko) * 2017-02-20 2018-08-29 재단법인대구경북과학기술원 Emb 시스템을 이용한 센서 고장 검출 장치 및 그 방법
CN108507117A (zh) * 2017-10-13 2018-09-07 上海智容睿盛智能科技有限公司 一种基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断方法
CN108681747A (zh) * 2018-05-11 2018-10-19 武汉理工大学 基于深度学习的旋转机械故障诊断与状态监测系统及方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070288409A1 (en) * 2005-05-31 2007-12-13 Honeywell International, Inc. Nonlinear neural network fault detection system and method
CN106338264A (zh) * 2016-08-19 2017-01-18 江苏大学 混合动力车用开关磁阻bsg位置传感器的故障诊断方法
KR20180096075A (ko) * 2017-02-20 2018-08-29 재단법인대구경북과학기술원 Emb 시스템을 이용한 센서 고장 검출 장치 및 그 방법
CN108507117A (zh) * 2017-10-13 2018-09-07 上海智容睿盛智能科技有限公司 一种基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断方法
CN108092623A (zh) * 2017-12-16 2018-05-29 西安理工大学 一种光伏阵列多传感器故障检测定位方法
CN108197648A (zh) * 2017-12-28 2018-06-22 华中科技大学 一种基于lstm深度学习模型的水电机组故障诊断方法与系统
CN108681747A (zh) * 2018-05-11 2018-10-19 武汉理工大学 基于深度学习的旋转机械故障诊断与状态监测系统及方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王路瑶 等: "基于长短期记忆神经网络的数据中心空调系统传感器故障诊断", 《化工学报》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110243405A (zh) * 2019-06-25 2019-09-17 东北大学 一种基于深度学习的航空发动机传感器故障诊断方法
CN110471380A (zh) * 2019-08-15 2019-11-19 四川长虹电器股份有限公司 一种用于智能家居系统的空调故障监控及预警方法
CN111047732A (zh) * 2019-12-16 2020-04-21 青岛海信网络科技股份有限公司 一种基于能耗模型和数据交互的设备异常诊断方法及装置
CN111426288A (zh) * 2020-03-18 2020-07-17 中铁第一勘察设计院集团有限公司 一种多应变计联合测量方法及其系统
CN111426288B (zh) * 2020-03-18 2022-02-11 中铁第一勘察设计院集团有限公司 一种多应变计联合测量方法及其系统
CN111946695A (zh) * 2020-08-13 2020-11-17 四川大学 一种结合多通道残差与深度学习的作动器故障诊断方法
CN112183830A (zh) * 2020-09-16 2021-01-05 新奥数能科技有限公司 一种冷冻水温度的预测方法及装置

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