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基于对抗网络的冷水机组制冷剂泄漏故障跨工况诊断研究
文献摘要：
本文针对冷水机组跨工况故障诊断过程中工况变化导致的模型性能下降问题,提出了基于领域对抗网络(DANN)的制冷剂泄漏故障跨工况诊断模型,基于迁移学习和对抗训练的思想将不同工况下的运行数据映射到一高维空间,在高维空间下将不同工况下的样本进行混淆,从而提高模型的泛化能力.本文从制冷剂泄漏故障检测和泄漏等级划分两个方面对比分析了DANN与一般模型在外延工况下的诊断准确率,结果表明不论是制冷剂泄漏故障检测还是泄漏等级划分,DANN在外延工况下均表现出了优于一般模型的诊断效果.在制冷剂泄漏检测问题中,DANN在部分工况下相较于深度神经网络(DNN)能够提升20％以上的准确率;在泄漏等级划分问题中,DANN的准确率在各个迁移方向上高于其他模型10.2％～27％.
文献关键词：
冷水机组;制冷剂泄漏;跨工况诊断;领域对抗网络
中图分类号：
作者姓名：
黄巍;赵博;曹承;朱旭;李鹏程;晋欣桥
作者机构：
上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200240;海装驻上海地区第三军事代表室,上海200093;中国船舶集团有限公司第七〇四研究所,上海 200031
文献出处：
引用格式：
[1]黄巍;赵博;曹承;朱旭;李鹏程;晋欣桥-.基于对抗网络的冷水机组制冷剂泄漏故障跨工况诊断研究)[J].制冷技术,2022(06):17-22,28
A类：
跨工况诊断
B类：
冷水机组,制冷剂泄漏,泄漏故障,诊断研究,诊断过程,工况变化,模型性能,性能下降,领域对抗网络,DANN,诊断模型,迁移学习,对抗训练,不同工况,运行数据,数据映射,射到,高维空间,泛化能力,故障检测,等级划分,诊断准确率,不论是,诊断效果,泄漏检测,检测问题,深度神经网络,DNN
AB值：
0.221756
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