摘要
【目的】解决制冷系统故障诊断中不确定性知识的表示问题。【方法】以典型的制冷压缩机为例,采用模糊识别理论方法,研究了基于压缩机振动噪声和温度信号的故障特征提取、模糊规则库构建、模糊矩阵匹配识别算法设计。【结果】仿真结果表明,该方法可以检测识别出润滑故障、制冷剂流量故障、过载故障和管路连接故障等常见故障,总体识别准确率达到80%以上,实现了对压缩机故障的有效检测和预警。【结论】相比依赖大数据的深度学习技术,该方法更可靠,更适用于对安全性和稳定性要求较高的制冷系统。应进一步扩充规则库,丰富可识别故障类型,并进行更多工程验证,以提升故障诊断与预测的效果。
基金
2021年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“基于模糊识别的制冷系统故障诊断研究”(2021KY1477)。
