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空调箱传感器故障在线检测和诊断新方法
1
作者
杜志敏
晋欣桥
+1 位作者
吴立洲
陈丹丹
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期1653-1656,共4页
针对空调箱的温度、流量等传感器进行固定偏差和漂移故障的检测与诊断,提出了一种基于统计学的方法进行在线的故障检测和诊断。主成分分析法根据系统正常的历史数据建立数理统计模型,通过传感器实际测量数据与正常数据在故障子空间投影...
针对空调箱的温度、流量等传感器进行固定偏差和漂移故障的检测与诊断,提出了一种基于统计学的方法进行在线的故障检测和诊断。主成分分析法根据系统正常的历史数据建立数理统计模型,通过传感器实际测量数据与正常数据在故障子空间投影的比较,对传感器的故障进行在线检测。联合角度法改进了传统的贡献图的诊断方法,通过对故障库中的故障知识的利用,能够在线的分离出发生故障的传感器。
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关键词
空调箱
传感器
固定偏差
漂移故障
主成分分析
联合角度法
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职称材料
上海市黑臭水体光谱特征分析及遥感识别方法探究
被引量：
5
2
作者
顾佳艳
何国富
+3 位作者
占玲骅
胡元树
孔维鑫
杨根森
《环境科学研究》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期70-79,共10页
黑臭水体识别对全面开展黑臭水体整治及长效监管具有重要意义.为探究上海市黑臭水体的识别方法,以其2017年黑臭水体名录为研究对象,选取105条段河道样本,于2018年7—8月进行现场调查,开展水质监测、光谱测量、光谱分析、遥感识别及验证...
黑臭水体识别对全面开展黑臭水体整治及长效监管具有重要意义.为探究上海市黑臭水体的识别方法,以其2017年黑臭水体名录为研究对象,选取105条段河道样本,于2018年7—8月进行现场调查,开展水质监测、光谱测量、光谱分析、遥感识别及验证.结果表明:①依据上海市中小河道黑臭地方判定标准,样本中共有49个黑臭水体,56个一般水体.②将遥感反射率(R_(rs))作为光谱分类的主要依据,光谱数据预处理后,共得到4个主要反射峰(F)和3个主要吸收谷(G),根据波峰波谷位置特征,可将样本分为三类一般水体(GW)、三类黑臭水体(BOW).③R_(rs)平均值光谱曲线显示,BOW1、BOW3两类水体在550-700 nm处的光谱曲线与其他四类水体存在明显差异,更易识别和区分,而BOW2与GW2两类水体的光谱曲线形态差异较小,增加了识别难度.④根据拟合多光谱曲线,提出角度a1法和比值法组合成的角度-比值联合法,经识别验证,黑臭水体的综合识别率为95.92%,对一般水体的误判率为39.29%.⑤将归一化比值模型(BOI法)、黑臭水体斜率指数(SBWI法)、归一化黑臭水体指数(NDBWI法)三类已有识别方法用于105个样本识别,对黑臭水体识别效果均不佳,这可能是由于采样时间、地点不同,方法的判别阈值不适用等造成.研究显示,上海市黑臭水体中BOW1类和BOW3类水体与一般水体光谱特征有明显差异,角度-比值联合法对105个点位水样的总识别正确率达到77.14%,但该识别方法仅在上海市进行了探讨,还需在其他城市或地区进行验证.
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关键词
上海市
黑臭水体
遥感识别
光谱特征
角度
-比值
联合
法
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职称材料
变风量空调系统传感器故障检测与诊断
被引量：
7
3
作者
杜志敏
晋欣桥
+1 位作者
王海斌
孙金龙
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期702-707,共6页
在建立变风量空调系统仿真器的基础上,针对系统的温度、流量和压力传感器等进行故障的检测与诊断．提出基于主成分分析的方法,根据系统正常的历史运行数据建立数理统计模型,通过传感器实测数据与正常数据在故障子空间投影的比较,对传感...
在建立变风量空调系统仿真器的基础上,针对系统的温度、流量和压力传感器等进行故障的检测与诊断．提出基于主成分分析的方法,根据系统正常的历史运行数据建立数理统计模型,通过传感器实测数据与正常数据在故障子空间投影的比较,对传感器的故障进行在线检测;提出联合角度法通过比较新发故障向量与故障库中各经验故障向量在两个子空间投影的夹角,在线分离出故障源．结果表明,提出的主成分分析和联合角度的方法对于变风量空调系统传感器故障有较为准确和快速的检测和诊断效果．
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关键词
变风量空调系统
传感器
故障检测与诊断
主成分分析
联合角度法
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职称材料
题名
空调箱传感器故障在线检测和诊断新方法
1
作者
杜志敏
晋欣桥
吴立洲
陈丹丹
机构
上海交通大学制冷及低温工程研究所
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期1653-1656,共4页
文摘
针对空调箱的温度、流量等传感器进行固定偏差和漂移故障的检测与诊断,提出了一种基于统计学的方法进行在线的故障检测和诊断。主成分分析法根据系统正常的历史数据建立数理统计模型,通过传感器实际测量数据与正常数据在故障子空间投影的比较,对传感器的故障进行在线检测。联合角度法改进了传统的贡献图的诊断方法,通过对故障库中的故障知识的利用,能够在线的分离出发生故障的传感器。
关键词
空调箱
传感器
固定偏差
漂移故障
主成分分析
联合角度法
Keywords
Air handling unit
Sensor
Fixed bias
Drift bias
Principal component analysis
Joint angle method
分类号
TU8 [建筑科学]
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职称材料
题名
上海市黑臭水体光谱特征分析及遥感识别方法探究
被引量：
5
2
作者
顾佳艳
何国富
占玲骅
胡元树
孔维鑫
杨根森
机构
华东师范大学生态与环境科学学院
出处
《环境科学研究》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期70-79,共10页
基金
上海市生态环境局2017年重点项目(沪环科[2017]第3号)。
文摘
黑臭水体识别对全面开展黑臭水体整治及长效监管具有重要意义.为探究上海市黑臭水体的识别方法,以其2017年黑臭水体名录为研究对象,选取105条段河道样本,于2018年7—8月进行现场调查,开展水质监测、光谱测量、光谱分析、遥感识别及验证.结果表明:①依据上海市中小河道黑臭地方判定标准,样本中共有49个黑臭水体,56个一般水体.②将遥感反射率(R_(rs))作为光谱分类的主要依据,光谱数据预处理后,共得到4个主要反射峰(F)和3个主要吸收谷(G),根据波峰波谷位置特征,可将样本分为三类一般水体(GW)、三类黑臭水体(BOW).③R_(rs)平均值光谱曲线显示,BOW1、BOW3两类水体在550-700 nm处的光谱曲线与其他四类水体存在明显差异,更易识别和区分,而BOW2与GW2两类水体的光谱曲线形态差异较小,增加了识别难度.④根据拟合多光谱曲线,提出角度a1法和比值法组合成的角度-比值联合法,经识别验证,黑臭水体的综合识别率为95.92%,对一般水体的误判率为39.29%.⑤将归一化比值模型(BOI法)、黑臭水体斜率指数(SBWI法)、归一化黑臭水体指数(NDBWI法)三类已有识别方法用于105个样本识别,对黑臭水体识别效果均不佳,这可能是由于采样时间、地点不同,方法的判别阈值不适用等造成.研究显示,上海市黑臭水体中BOW1类和BOW3类水体与一般水体光谱特征有明显差异,角度-比值联合法对105个点位水样的总识别正确率达到77.14%,但该识别方法仅在上海市进行了探讨,还需在其他城市或地区进行验证.
关键词
上海市
黑臭水体
遥感识别
光谱特征
角度
-比值
联合
法
Keywords
Shanghai City
black and odorous water
remote sensing recognition
spectrum characteristics
combined angle-ratio method
分类号
X87 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
变风量空调系统传感器故障检测与诊断
被引量：
7
3
作者
杜志敏
晋欣桥
王海斌
孙金龙
机构
上海交通大学制冷与低温工程研究所
出处
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期702-707,共6页
文摘
在建立变风量空调系统仿真器的基础上,针对系统的温度、流量和压力传感器等进行故障的检测与诊断．提出基于主成分分析的方法,根据系统正常的历史运行数据建立数理统计模型,通过传感器实测数据与正常数据在故障子空间投影的比较,对传感器的故障进行在线检测;提出联合角度法通过比较新发故障向量与故障库中各经验故障向量在两个子空间投影的夹角,在线分离出故障源．结果表明,提出的主成分分析和联合角度的方法对于变风量空调系统传感器故障有较为准确和快速的检测和诊断效果．
关键词
变风量空调系统
传感器
故障检测与诊断
主成分分析
联合角度法
Keywords
variable air volume （VAV） systems
sensor
fault detection and diagnosis
principal component analysis（PCA）
joint angle method
分类号
TU8 [建筑科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
空调箱传感器故障在线检测和诊断新方法
杜志敏
晋欣桥
吴立洲
陈丹丹
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
上海市黑臭水体光谱特征分析及遥感识别方法探究
顾佳艳
何国富
占玲骅
胡元树
孔维鑫
杨根森
《环境科学研究》
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
变风量空调系统传感器故障检测与诊断
杜志敏
晋欣桥
王海斌
孙金龙
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
7
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职称材料
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