空调系统传感器故障诊断方法
在故障诊断系统中，假设经过一次WNN与BP网络训练后得到的残差分别为EWNN和EBP。先分别选取3组EWNN和EBP，然后取各组的绝对值，最后求得对应组之和的平均分别为EWNN'与EBP'，设残差比E=EBP'／EWNN'，空调系统中传感器常见的3类故障的残差比曲线如图6～图8所示。本文引用地址：//m.amcfsurvey.com/article/161821.htm
通过分别比较图6～图8这3类故障的WNN与BP网络残差比曲线可知，在残差比曲线趋向1(即EBP'=EWNN'时)之前，在大部分训练样本上，E>1，则EBP'>EWNN'。因此，采用基于小波神经网络对传感器进行故障诊断比BP网络收敛速度快且精度更高。
5 结束语
根据小波神经网络原理，针对空调系统中出现的传感器故障，建立传感器故障诊断系统，并通过仿真表明小波神经网络对于传感器常见的偏差、漂移与完全故障，都能有较好的诊断效果，且小波神经网络故障诊断模型结构简单。最后，通过比较分析诊断残差比，证明采用基于小波神经网络对传感器进行故障诊断比BP网络更准确、精度更高。
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