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J-GLOBAL ID：201702287133259128   整理番号：17A0322809

確率論的境界を用いたBayesネットワーク分類器を用いた冷凍機の故障検出と診断【Powered by NICT】

Fault detection and diagnosis of chiller using Bayesian network classifier with probabilistic boundary

著者 (5件)： He Suowei (School of Environmental and Municipal Engineering, Xi’an University of Architecture and Technology, No. 13 Yanta Road, Xi’an 710055, PR China) ,  Wang Zhiwei (School of Environmental and Municipal Engineering, Xi’an University of Architecture and Technology, No. 13 Yanta Road, Xi’an 710055, PR China) ,  Wang Zhanwei (School of Environmental and Municipal Engineering, Xi’an University of Architecture and Technology, No. 13 Yanta Road, Xi’an 710055, PR China) ,  Gu Xiaowei (School of Environmental and Municipal Engineering, Xi’an University of Architecture and Technology, No. 13 Yanta Road, Xi’an 710055, PR China) ,  Yan Zengfeng (School of Architecture, Xi’an University of Architecture and Technology, 13 Yanta Road, Xi’an 710055, PR China)
資料名： Applied Thermal Engineering  (Applied Thermal Engineering)
巻： 107  ページ： 37-47  発行年： 2016年 
JST資料番号： E0667B  ISSN： 1359-4311  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： チラー故障検出と診断(FDD)システムは,サイトに適用した時に,誤警報率(FAR)は重要な評価指標である,より高いFARはユーザとメーカにより受け入れられないであろう。FDDプロセスを運転するためにBayesネットワーク分類器(BNC)を使用する場合,クラスノードは,通常の運転条件を含む場合に許容範囲内FARを維持することは困難である。実用的チラーFDD方法論を提案した。まず,正常運転条件の下での確率的境界限界はチラーFDDプロセスにおけるFARを低減するためにBNCに統合した。,見逃された検出率(MDR)はFARの減少により生じる上昇という問題を解決するBNCに情報を追加した。方法論の評価は,ASHRAE RP 1043で報告されている90トン水冷遠心冷凍機について検討した。結果は,FARは確率的境界を統合した後に22.7%から4.7%に減少し,情報を添加した後に冷媒の充填量過多と冷媒漏れのMDRはそれぞれ27.6%と9.4 7.6%と4.5%から減少することを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *故障検出 ,  水冷 ,  許容範囲 ,  ターボ冷凍機 ,  *冷凍機 ,  冷媒 ,  生産者 ,  *確率論
準シソーラス用語： 充填量 ,  ASHRAE ,  検出率 ,  運転条件 ,  評価指標 ,  誤警報率 ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 確率的境界 ,  部位情報 ,  Bayesネットワーク ,  チラー ,  故障検出と診断

分類 (1件)： 冷凍装置  (PD03000T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 境界 ,  Bayesネットワーク ,  分類器 ,  冷凍機 ,  故障検出 ,  診断