曾国安,庄友明

(1.厦门海洋职业技术学院 机电学院,福建 厦门 361000;2.集美大学 机械与能源工程学院,福建 惠安 361000)

0 引 言

离心式冷水机组典型故障分为8类：冷却水减少、冷冻水减少、制冷剂充注过量、制冷剂泄漏、冷凝器结垢、润滑油过多、先导阀故障和不凝性气体.由此引起的冷水机复性能降低和能源消耗，造成无法估计的损失，胡云鹏[1]考虑到冷水机组的复杂性，运用主元分析法(PCA)检测故障，假设PCA变量具线性关系，制冷系统为高耦合、多工况与多变量系统，其数据具非高斯、非线性特点，导致PCA的检测效果不理想，且不满足复杂性.赵云峰[2]将回归模型用于离心制冷主机的故障诊断，对机组6个参数进行检测并对机组的运行状况进行分析，获得6个参数基准值和计算值间的阈值和残差，若参数超出相应阈值，则机组被判断出故障.韩华[3]在平台实验上模拟典型的几种故障和一种并发故障机组共1万多个样本和60多个参数，应用互信息(MI-based)和遗传算法(GA-based)模型选择出特征故障，然后用PCA提取特征故障，最终选出8个参数作为故障特征参数.用支持向量机(SVM)和智能特征提取两者结合来诊断单发故障，并以顺序集成的SVM与数学解耦标识技术诊断多发故障，对模型试验以减少20%的故障冷却水和冷冻水水量所发生的故障，作为人工智能的研究热点在多个领域受欢迎.不足的是，如易知识组合爆炸即知识获取出现“瓶颈”问题，知识库较大时容易使维护困难和推理系统……