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基于KPCA法的定风量空调系统传感器故障诊断的

开题报告

1.研究背景

随着现代空调系统的不断发展，传感器故障成为系统故障的重要因

素之一，传感器故障会导致系统控制失准，甚至造成设备损坏。因此，

传感器故障的快速检测和诊断是当前空调系统研究的热点之一。

传统的基于阈值判决的诊断方法存在一些固有的不足，例如在实际

应用中很难确定合适的阈值，而且无法处理传感器故障信号中包含的时

变和非线性特性。基于模型的方法可以有效地克服传统方法的不足，但

是对模型的求解和优化要求高，计算复杂度较高。

2.研究内容

本课题旨在研究基于核主成分分析（KPCA）方法的定风量空调系统

传感器故障诊断算法，具体研究内容包括：

1.建立定风量空调系统的传感器故障诊断模型，采用KPCA方法对

传感器故障信号进行降维处理，并利用支持向量机（SVM）对故障进行分

类。

2.设计相应的实验方案，采集实际定风量空调系统的传感器数据，

对KPCA-SVM诊断算法进行验证和优化。

3.与现有传统方法进行对比，分析KPCA-SVM诊断算法的优劣和适

用性。

3.研究意义

本研究通过引入KPCA方法和SVM分类器，提高了定风量空调系统

传感器故障诊断的准确性和可靠性，可以有效地避免阈值判决方法中存

在的问题，并具有更好的适应性和通用性。该研究对于空调系统的智能

化管理和维护具有重要的实际应用价值。