【摘 要】
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冷水机组作为暖通空调系统的一个核心组成部分,为整个系统的高效、稳定运行提供了基础条件。但是,在冷水机组的实际运行过程中,由于存在着部件选型不当、维修人员失误和焊接质量低等因素,再加上冷水机组自身结构非常复杂且运行环境较恶劣,冷水机组可能会发生诸多不同类型的故障。当冷水机组长期处于故障运行状态时,不仅会对暖通空调系统的整体功效产生不利影响,降低室内的舒适性,还会造成设备使用寿命的缩短以及大量能源的浪
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冷水机组作为暖通空调系统的一个核心组成部分,为整个系统的高效、稳定运行提供了基础条件。但是,在冷水机组的实际运行过程中,由于存在着部件选型不当、维修人员失误和焊接质量低等因素,再加上冷水机组自身结构非常复杂且运行环境较恶劣,冷水机组可能会发生诸多不同类型的故障。当冷水机组长期处于故障运行状态时,不仅会对暖通空调系统的整体功效产生不利影响,降低室内的舒适性,还会造成设备使用寿命的缩短以及大量能源的浪费。因此,冷水机组的故障检测与诊断研究具有非常重要的现实意义。伴随着数据采集技术的发展,研究者更加倾向于采用基于数据的冷水机组故障检测与诊断方法。此类方法不仅可以提高故障诊断效率,还能够减少人力的投入。本文将冷水机组作为研究对象,以基于数据的方法为基础,从特征提取、数据不平衡和故障诊断建模三个方面进行深入研究,主要创新与贡献如下:（1）针对冷水机组数据的动态耦合特性,利用编码-解码网络（EDN）和统计池化方法构建特征增强方法,以提取信息更加丰富的特征数据。在特征增强方法中,为了获取每个变量独立变化的信息,采用基于长短期记忆网络（LSTM）搭建的EDN模型来计算残差特征数据;同时,为了提取反映不同变量之间动态耦合特性的信息,将原始数据划分成不同尺寸的数据块,并对各数据块进行统计池化操作以得到统计特征数据。实验结果表明,特征增强方法能够对冷水机组数据进行多角度分析,所提取的特征数据可以帮助故障诊断模型更好地识别不同类型的故障。（2）为了解决冷水机组数据不平衡问题,构建出了稳定合成少数类过采样技术（SSMOTE）以对故障数据进行有效扩充。SSMOTE方法首先利用k近邻方法获得每个样本的多个近邻样本,进而利用设定的阈值筛选出多数近邻样本的类别与自身类别相同的样本,划分出每种类别数据的稳定特征空间;最后,在每个类别的稳定特征空间内多次使用线性插值方法来合成大量新的故障样本。实验结果表明,SSMOTE方法可在远离样本分布边界的稳定特征空间内生成重叠性更低的故障样本,有利于提高故障诊断模型的训练效果。（3）为了进一步提升冷水机组故障诊断模型的性能,通过基于跳跃连接的自注意力（SSA）机制和时间卷积网络（TCN）构建了基于自注意力机制的时间卷积网络（STCN）模型。STCN模型凭借其内部的膨胀卷积和残差连接等结构的优势,实现了高效的故障诊断,降低了模型整体的参数数目。通过将SSA机制层封装进每一个残差块中,使得STCN模型具备了在不同情形下动态关注输入中不同数据子集的能力。实验结果表明,所给出的STCN方法不仅可以促进模型高效地利用数据信息资源,还能够提高模型的故障诊断性能。
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