کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6729451 1428932 2018 34 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A machine learning bayesian network for refrigerant charge faults of variable refrigerant flow air conditioning system
ترجمه فارسی عنوان
یک دستگاه یادگیری شبکه بایر برای تخلیه شارژ مبرد در سیستم تهویه هوا مجهز به مبرد منفرد
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
در این مطالعه یک شبکه تشخیص خطای هوشمند برای سیستم تهویه مطبوع جریان مبرد منفرد پیشنهاد شده است. این شبکه تحت پایه ای از نظریه شبکه اعتقادات بیزی است که شامل دو عنصر اصلی است: ساختار و پارامترها. ساختار به دست آمده از یادگیری ماشین و تجربیات کارشناسان روابط بین گسل ها و متغیرهای فیزیکی را از پیش بینی کیفی نشان می دهد و پارامترهای آن (از جمله توزیع احتمالی پیشین و توزیع مشروط) عدم قطعیت را بین آنها به صورت کمی تعریف می کنند. هنگامی که ساختار و پارامترها مشخص می شود، توزیع احتمال خلفی که می تواند برای تکمیل تشخیص و جداسازی خطا استفاده شود، توسط برخی الگوریتم ها محاسبه می شود. در مقایسه با سایر روشهای تشخیص خطا، رویکرد پیشنهادی می تواند به طور کامل از اطلاعات عملکرد استفاده کند. علاوه بر این، منطقی تر و دقیق تر است که ارتباط بین گسل ها و متغیرها را به جای متغیرهای بولی بیان کنیم. ارزیابی بر روی یک سیستم تهویه مطبوع جریان مبرد منفی انجام شد که نشان داد که این استراتژی موثر و کارآمد است.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی انرژی انرژی های تجدید پذیر، توسعه پایدار و محیط زیست
چکیده انگلیسی
An intelligent fault diagnosis network for variable refrigerant flow air conditioning system is proposed in this study. The network is developed under the foundation of bayesian belief network theory, which comprises two main elements: the structure and parameters. The structure obtained by machine learning and experts' experiences illustrates the relationships among faults and physical variables from the qualitative prospective, and its parameters (including prior probability distribution and conditional distribution) describe the uncertainty between them quantitatively. Once the structure and parameters are determined, the posterior probability distribution which can be used to complete fault diagnosis and isolation will be calculated by some algorithms. In comparison with other fault diagnosis approaches, the proposed approach can make full use of performance information. Moreover, it is more reasonable and precise to express the relationship between faults and variables rather than Boolean variables. Evaluation was conducted on a variable refrigerant flow air conditioning system, which demonstrated that this strategy is effective and efficient.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Energy and Buildings - Volume 158, 1 January 2018, Pages 668-676
نویسندگان
, , , , , , , ,