CN109668588A - 基于虚拟传感器的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法 - Google Patents

基于虚拟传感器的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法 Download PDF

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李冬辉
高龙
李丁
尹海燕
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Tianjin University
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Tianjin University
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    • G—PHYSICS
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Abstract

本发明涉及一种基于虚拟传感器的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，包括以下步骤：对风冷式制冷机组中任意两个传感器进行相关性分析；根据相关性分析结果，对制冷机组传感器进行分组并得到不同的组别；在每个组别中构造虚拟传感器；将虚拟传感器读数与对应传感器实际读数比较，若虚拟传感器读数发生突变，则对应传感器存在故障。本发明设计合理，其采用相关性分析方法对风冷式制冷机组传感器之间存在的相关性进行分析，将相关性强的传感器分为一组，并在组内利用长短时记忆循环神经网络构建出虚拟传感器，通过判断虚拟传感器读数是否发生突变，从而准确、快速地对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

基于虚拟传感器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，尤其是一种基于虚拟传感器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***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***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虚拟传感器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：
一种基于虚拟传感器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、对风冷式制冷机组中任意两个传感器进行相关性分析；
步骤2、根据相关性分析结果，对制冷机组传感器进行分组并得到不同的组别；
步骤3、在每个组别中构造虚拟传感器；
步骤4、将虚拟传感器读数与对应传感器实际读数比较，若虚拟传感器读数发生突变，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、流量传感器和压力传感器。
所述步骤1采用pearson相关系数方法进行相关性分析。
所述步骤2对制冷机组传感器进行分组时，将相关性大于0.5的传感器分为同一组别；如果一个传感器与其他所有传感器相关性都小于0.5，则选取与其相关性最大的传感器所在组别为该传感器所在组别。
所述步骤3的具体实现方法为：在不同的组别中，分别使用长短时记忆循环神经网络构造虚拟传感器。
所述长短时记忆循环神经网络构造虚拟传感器的方法为：若组别中含有n个传感器，则分别构造n个长短时记忆循环神经网络，其中，神经网络输入均为同一组内所有传感器前T个时刻的测量值，神经网络输出为不同传感器对应的虚拟传感器，T为大于0的任意数。
所述步骤4虚拟传感器读数发生突变的判断方法为：若当前时刻虚拟传感器与实际传感器读数之差大于两倍的上一时刻虚拟传感器与实际传感器读数之差，则认为虚拟传感器读数发生突变。
本发明的优点和积极效果是：
本发明设计合理，其采用相关性分析方法对风冷式制冷机组传感器之间存在的相关性进行分析，将相关性强的传感器分为一组，并在组内利用长短时记忆循环神经网络构建出虚拟传感器，通过判断虚拟传感器读数是否发生突变，从而准确、快速地对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为本发明的处理流程图。
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。
一种基于虚拟传感器的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1、通过pearson相关系数对风冷式制冷机组中任意两个传感器进行相关性分析。
本发明的传感器包含风冷式制冷机组的温度、流量、压力等所有传感器。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，针对同一时刻仅存在一个传感器发生故障的情况。
步骤2、根据相关性分析结果，对制冷机组传感器进行分组，其中相关性大于0.5的传感器为同一组别。
在本步骤中，根据相关性分析结果，对制冷机组传感器进行分组，其中相关性大于0.5的传感器为同一组别，若某一传感器C与其他所有传感器相关性都小于0.5，则选取与其相关性最大的传感器所在组别为C所在组别。
步骤3、在每个组别中构造虚拟传感器。
在本步骤中，每个组别中使用长短时记忆循环神经网络构造虚拟传感器，在不同的组别中，若含有n个传感器，则分别需要构造n个长短时记忆循环神经网络，其中神经网络输入均为同一组内所有传感器前T个时刻的测量值，T为大于0的任意数，长短时记忆循环神经网络输出为不同传感器对应的虚拟传感器。
步骤4、将虚拟传感器读数与对应传感器实际读数比较，若虚拟传感器读数发生突变，则对应传感器存在故障。
在本步骤中，若当前时刻虚拟传感器与实际传感器读数之差大于两倍的上一时刻虚拟传感器与实际传感器读数之差，则认为虚拟传感器读数发生突变。
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)

1.一种基于虚拟传感器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、对风冷式制冷机组中任意两个传感器进行相关性分析；
步骤2、根据相关性分析结果，对制冷机组传感器进行分组并得到不同的组别；
步骤3、在每个组别中构造虚拟传感器；
步骤4、将虚拟传感器读数与对应传感器实际读数比较，若虚拟传感器读数发生突变，则对应传感器存在故障。
2.根据权利要求1所述的基于虚拟传感器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所述的基于虚拟传感器的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤1采用pearson相关系数方法进行相关性分析。
4.根据权利要求1所述的基于虚拟传感器的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤2对制冷机组传感器进行分组时，将相关性大于0.5的传感器分为同一组别；如果一个传感器与其他所有传感器相关性都小于0.5，则选取与其相关性最大的传感器所在组别为该传感器所在组别。
5.根据权利要求1所述的基于虚拟传感器的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤3的具体实现方法为：在不同的组别中，分别使用长短时记忆循环神经网络构造虚拟传感器。
6.根据权利要求5所述的基于虚拟传感器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构造虚拟传感器的方法为：若组别中含有n个传感器，则分别构造n个长短时记忆循环神经网络，其中，神经网络输入均为同一组内所有传感器前T个时刻的测量值，神经网络输出为不同传感器对应的虚拟传感器，T为大于0的任意数。
7.根据权利要求1所述的基于虚拟传感器的风冷式制冷机组传感器故障诊断方法，其特征在于：所述步骤4虚拟传感器读数发生突变的判断方法为：若当前时刻虚拟传感器与实际传感器读数之差大于两倍的上一时刻虚拟传感器与实际传感器读数之差，则认为虚拟传感器读数发生突变。
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