上海交通大学学报
上海交通大學學報
상해교통대학학보
JOURNAL OF SHANGHAI JIAOTONG UNIVERSITY
2004年
10期
1613-1616,1622
,共5页
制冷空调系统%故障诊断%模式分类%概率神经网络
製冷空調繫統%故障診斷%模式分類%概率神經網絡
제랭공조계통%고장진단%모식분류%개솔신경망락
选择热力参数集组成反映制冷系统故障状态的特征向量,提出了利用概率神经网络通过模式分类来联系系统故障状态与热力参数特征向量之间的映射关系.对实际试验结果的应用尝试表明,该诊断方法可行且有效,为开发以人工神经网络为框架的制冷系统故障诊断系统提供了研究基础.
選擇熱力參數集組成反映製冷繫統故障狀態的特徵嚮量,提齣瞭利用概率神經網絡通過模式分類來聯繫繫統故障狀態與熱力參數特徵嚮量之間的映射關繫.對實際試驗結果的應用嘗試錶明,該診斷方法可行且有效,為開髮以人工神經網絡為框架的製冷繫統故障診斷繫統提供瞭研究基礎.
선택열력삼수집조성반영제랭계통고장상태적특정향량,제출료이용개솔신경망락통과모식분류래련계계통고장상태여열력삼수특정향량지간적영사관계.대실제시험결과적응용상시표명,해진단방법가행차유효,위개발이인공신경망락위광가적제랭계통고장진단계통제공료연구기출.
