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基于决策树技术冷机喘振的分析
文献摘要：
本文对离心式压缩机如何在低功耗下,提高系统稳定性和故障检测率进行深入地研究.基于R语言Party决策树分类算法对暖通设备的进出口温度和电机电流等多维度数据分析,研究了不同传感器所记录数据对离心式压缩机喘振的影响程度.通过决策树学习并验证,研究结果表明:对低功耗工况下的离心式压缩机喘震情况整体分类的准确度高达99.92％,敏感度为100％,特异性为99.89％.说明基于决策树学习的离心式压缩机喘震模型能够有效地为离心式压缩机进行故障预测,从而提高不同工况下离心式压缩机工作的稳定性.
文献关键词：
决策树;离心式压缩机;数据挖掘;喘振
中图分类号：
作者姓名：
范永强
作者机构：
浙江省数据管理有限公司,浙江杭州310022
文献出处：
引用格式：
[1]范永强-.基于决策树技术冷机喘振的分析)[J].模型世界,2022(21):70-72
A类：
B类：
冷机,喘振,离心式压缩机,低功耗,系统稳定性,故障检测率,Party,决策树分类算法,暖通设备,出口温度,电机电流,多维度数据,震情,整体分类,故障预测,不同工况,机工
AB值：
0.271064
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