摘要
一种增量式制冷压缩机故障诊断方法,步骤包括:建立元模型、获取元模型的参数值、进行一级模型评价、建立强模型、获取强模型的参数值、进行二级模型评价和故障判断,本发明实施例中将多种元模型进行评价值计算,评价值计算是一种采用基于动态权重的自适应评估算法,从而将各个元模型有效结合,最终形成一个可控的强模型,达到博采众长的目标,将强模型再次进行评价值计算得到健康评估值,元模型中指标模型包括多种指标构成的指标参数,提供了多维度的综合分析,提升了诊断结果的准确性;两次评价值计算均考虑了时效性因素,从而提升了诊断的及时性和有效性;可根据改变诊断所需参数、数据的种类和数量,满足不同应用场景下的故障诊断要求。
技术关键词
故障诊断方法
制冷压缩机
指标
参数
机器学习算法
数值
数据
希尔伯特黄变换
波形
短时傅里叶变换
幅值
朴素贝叶斯
支持向量机
评估算法
精度
K近邻
时效性
有效性
动态
加速度
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