Nghiên cứu đánh giá các mô hình trong chẩn đoán sự có trong hệ thống Chiller
Tác giả: Trần Đình Anh TuấnTóm tắt:
Một mô hình tham số đặc tính chính xác sẽ có vai trò then chốt trong việc nâng cao tỷ lệ chính xác của quá trình phát hiện và chẩn đoán lỗi trong hệ thống chiller. Vì vậy trong nghiên cứu này đã thực hiện so sánh đánh giá 3 phương pháp MLR, GRNN và RBFNN đóng vai trò là mô hình tham số để mô hình hóa các đặc tính hoạt động của chiller. Hai chỉ số thống kê là R2 và RMSE được sử dụng là tiêu chí đánh giá mô hình ở giai đoạn huấn luyện mô hình. Sau đó, kết hợp với phương pháp t-test cùng với quy luật chẩn đoán để nghiên cứu khảo sát và đánh giá khả năng phát hiện chẩn đoán của 3 mô hình. Bộ dữ liệu thực nghiệm thường được sử dụng hầu hết cho hướng nghiên cứu phát hiện chẩn đoán sự cố trong hệ thống chiller của ASHRAE RP-1043 đã được sử dụng trong nghiên cứu này. Nghiên cứu tiến hành khảo sát đánh giá 3 mô hình với 3 trường hợp tiêu biểu là “Chiller hoạt động bình thường” và 2 sự cố thường xuất hiện trong hệ thống chiller “Thiếu môi chất lạnh”, “Tắc thiết bị ngưng tụ”. Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng, RBFNN và GRNN là một chiến lược rất thiết thực và có độ chính xác cao.
- Chính sách thuế bất động sản ở Việt Nam : nhận diện bất cập và đề xuất một số giải pháp
- Kiến trúc tham chiếu chuyên ngành đa dạng sinh học trong hệ thống thông tin lĩnh vực môi trường
- Tối ưu hóa quá trình tiền xử lý bã mía bằng axit formic phục vụ cho sản xuất ethanol sinh học
- Nghiên cứu thu hồi nitơ và photpho từ nước thải chế biến thủy sản bằng công nghệ kết tủa struvite
- Tình hình thực hiện chỉ số hoạt động môi trường (EPI) của Việt Nam năm 2024