冷水机组是一个高度非线性的复杂系统,其系统故障会导致系统的运行偏离正常状态,不仅会造成工作空间空气质量的下降,更会造成机组能耗的增加.在选取RP-1043实验数据中的一组正常数据之后,又选取了其中七组故障数据,建立了训练数据.通过支持向量机(SVM)方法进行分类,以测试其对于冷水机组故障诊断的性能,并采用正确率(correct rate,CP)、命中率(hit rate,HR)、虚警率(false alarm rate,FAR)三个指标来评价模型的分类性能.同时引入四种不同程度故障,分析SVM方法随着故障程度变化的分类准确率变化.
支持向量机 故障诊断 冷水机组 正确率