典型文献
中央空调传感器双重降噪模糊故障检测方法
文献摘要：
针对现有降噪方法存在噪声残留以及异常检测指标受噪声影响较大的问题,提出中央空调传感器双重降噪和模糊指标的故障检测方法.自适应噪声的完整经验模态分解(complete EEMD with adaptive noise,CEEMDAN)所具有的噪声残余等问题,用局部均值估计提取k阶模态替换模态估计完成初次降噪;而早期出现的虚假模式,先通过相关系数准则筛选含噪分量尽可能保留有效信息,然后计算奇异值差分谱确定降噪阶次进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD)完成二次降噪.最后,结合能量和峭度系数提出模糊指标作为异常信号控制限进行故障检测.采用中央空调实验系统运行数据对所提方法进行验证,结果表明,该方法具有良好的降噪及敏感特征筛选能力,信噪比提升20.203 7 dB,均方误差平均减小48.75％,故障检测准确率平均提升8.67％,响应速度提升33.3％,抗噪性及检测效果提升明显.
文献关键词：
中央空调传感器;故障检测;双重降噪;模糊指标;特征筛选
中图分类号：
作者姓名：
高学金;张琳峰
作者机构：
北京工业大学信息学部 北京 100124;数字社区教育部工程研究中心 北京 100124;城市轨道交通北京实验室 北京 100124;计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]高学金;张琳峰-.中央空调传感器双重降噪模糊故障检测方法)[J].电子测量与仪器学报,2022(08):77-88
A类：
中央空调传感器,双重降噪,模糊指标,峭度系数
B类：
故障检测方法,降噪方法,异常检测,检测指标,噪声影响,自适应噪声,整经,经验模态分解,complete,adaptive,noise,CEEMDAN,局部均值,均值估计,留有,有效信息,奇异值差分谱,阶次,奇异值分解,singular,value,decomposition,SVD,结合能,出模,异常信号,信号控制,控制限,实验系统,运行数据,敏感特征,特征筛选,信噪比提升,dB,均方误差,检测准确率,响应速度,抗噪性,检测效果,效果提升
AB值：
0.346562
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