Automatisk, exakt och online feldetektering av luftkonditioneringssystem för uppvärmning (HVAC), såsom kylaggregat, är mycket efterfrågad i byggnadsledningssystem (BMS) för att förhindra energiavfall och höga underhållskostnader. De flesta feldetekteringstekniker kräver dock rika felaktiga träningsdata som vanligtvis inte finns tillgängliga. I denna studie föreslås en ny hybridmetod för att upptäcka fel för kylardelsystem utan några felaktiga utbildningsdata, dvs. endast genom utbildning av normaldata. En hybridfunktionsalgoritm tillämpas på kyldatauppsättningen som samlas in av ASHRAE-projektet 1043-RP för att välja de viktigaste funktionsvariablerna. En online klassificering ram införs genom att kombinera en Extended Kalman Filter (EKF) modell och en rekursiv en klass stöd vektor maskin (ROSVM). Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen upptäcker typiska kylfel med hög noggrannhet och kräver färre funktionsvariabler jämfört med befintliga verk.
Till exempel föreslås en online hybrid metod i REF, kombinerar en utökad Kalman filter och rekursiva en klass stöd vektor maskin (ROCSVM) för att upptäcka typiska kylarfel.
Online fault detection methods for chillers combining extended kalman filter and recursive one-class SVM
{'venue': 'Neurocomputing', 'journal': 'Neurocomputing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}