关键词：机器学习 变频空调系统 故障诊断 制冷剂泄漏 

摘要：本文提出了一种基于支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)算法的变频空调系统制冷剂泄漏故障检测和诊断方法。首先利用主成分分析算法将数据进行降维处理,并在 3,000 r/min和 5,000 r/min 转速下分别构建 SVDD 模型。诊断结果表明,SVDD 模型依赖于训练数据量的大小,训练数据越丰富,模型准确率越高。转速为 5,000 r/min 模型训练数据为 1,800 组,约为3,000 r/min 测试模型训练数据量的 9 倍,15%制冷剂泄漏数据的准确率由 61.29%提高为 73.16%。但数据丰富后,模型求解时间长,难以收敛。最后通过先网格搜索、再使用遗传算法优化的方法改进 SVDD 模型的求解过程。模型优化后,5,000 r/min 转速下无故障数据诊断准确率由 75.06%提高为 93.43%,模型对其他故障水平的数据诊断准确率可达 100%,准确率得到大幅度提升。

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