徐強　梁治華　周松斌

基于支持向量機的空調(diào)外機故障檢測方法*

徐強1梁治華1周松斌2

（1.珠海格力電器股份有限公司，廣東 珠海 519000 2.廣東省科學(xué)院智能制造研究所，廣東 廣州 510070）

針對目前空調(diào)外機檢測主要采用的電參數(shù)定點閾值法無法達到最佳故障檢測準確率的現(xiàn)狀，提出一種基于支持向量機的空調(diào)外機故障檢測方法。首先，利用主成分分析對時序列的電參數(shù)數(shù)據(jù)去噪；然后，采用差值法得到溫度參數(shù)差值，并提取差值的區(qū)域特征；最后，將提取的區(qū)域特征輸入支持向量機進行分類。該方法應(yīng)用于空調(diào)外機的整機檢測產(chǎn)線，有效降低檢測誤判率，提升產(chǎn)品質(zhì)量。

空調(diào)外機；故障檢測；支持向量機；主成分分析

0 引言

隨著空調(diào)應(yīng)用逐漸廣泛，空調(diào)產(chǎn)量和類型也日益增加，這對空調(diào)質(zhì)量提出更高的要求。相比于空調(diào)內(nèi)機，空調(diào)外機結(jié)構(gòu)更復(fù)雜，作用更重要。研究快速、準確、有效的空調(diào)外機故障檢測方法具有重要意義[1]。

空調(diào)質(zhì)檢一般基于多種傳感信號（如壓力、溫度等）進行融合判斷。目前，相關(guān)研究主要集中于傳感信號的特征提取和分類，通過對信號特征的分析，實現(xiàn)實時檢測和診斷。劉潤東等對中央空調(diào)系統(tǒng)常見的故障診斷方法分類和研究進展進行較全面地綜述[2]。陸鳳玲采用在線自適應(yīng)主成分分析（principal compo- nent analysis, PCA）算法對制冷系統(tǒng)進行故障診斷，具有自適應(yīng)強、計算速度快等特點[3]。吳振等將專家系統(tǒng)引入空調(diào)外機的商檢測試系統(tǒng)，實現(xiàn)空調(diào)在線性能和故障自動判定，減少檢驗誤判次數(shù)[4]。呂興宇等提出一種基于檢測工裝的變頻空調(diào)器故障診斷方法，將檢測周期分為幾個保護周期，對每個保護周期采集的數(shù)據(jù)進行判斷，可降低誤判率[5]。單彪等為了解決傳統(tǒng)PCA方法應(yīng)用于含有噪聲干擾數(shù)據(jù)時產(chǎn)生較高誤報率和漏報率的問題，提出一種基于函數(shù)型數(shù)據(jù)分析的暖通空調(diào)系統(tǒng)故障檢測與診斷方法[6]。程煒為等利用堆疊自動編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Softmax分類器對家用空調(diào)外機的振動測量信號進行檢測[7]。歐陽城添等提出一種基于學(xué)習(xí)矢量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)壓縮機聲紋識別模型用于空調(diào)壓縮機故障診斷，將聲紋識別技術(shù)引入壓縮機故障診斷[8]。

目前，空調(diào)外機檢測方法主要是電參數(shù)（如壓力、溫度、電壓、電流等）定點閾值法，即在某時刻設(shè)定一個標準值，當該時刻的實際值小于（或大于）該標準值時，則判斷參數(shù)值異常，報警并停檢。但該方法易受外界干擾，影響空調(diào)外機檢測準確率。

為提高空調(diào)外機故障檢測準確率，本文對時序列的電參數(shù)數(shù)據(jù)進行降噪，提取電參數(shù)特征，并使用支持向量機（support vector machines, SVM）進行訓(xùn)練和識別。

1 空調(diào)外機質(zhì)量特征提取

1.1 空調(diào)外機故障

由經(jīng)驗可知，空調(diào)外機故障主要是操作人員疏忽導(dǎo)致的各種管路接反異常，如表1所示。

表1 常見的空調(diào)外機故障

續(xù)表

1.2 數(shù)據(jù)降噪

空調(diào)外機每條管路都接有感溫包（溫度傳感器）。檢測過程中，管路接反故障主要通過與之匹配的感溫包的溫度數(shù)據(jù)體現(xiàn)，如圖1所示。

圖1　高壓感溫包溫度曲線

感溫包采集的溫度數(shù)據(jù)會受環(huán)境溫度、自身數(shù)值波動等情況影響，在提取特征前需進行數(shù)據(jù)降噪。PCA具有理論完備、計算簡單等特點，能同時進行降維、去噪以及特征向量提取，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)降噪等領(lǐng)域。

式(1)利用平方和展開、矩陣轉(zhuǎn)置、合并同類項等方法進行數(shù)學(xué)變換，可得

式(1)利用矩陣的跡相關(guān)知識，可得

式(1)轉(zhuǎn)變?yōu)?/p>

利用最優(yōu)化方法，可得

復(fù)雜信號由簡單信號疊加而成，利用PCA這個特點，通過提取部分特征值的信號進行疊加，可濾掉噪音信號，進一步提取數(shù)據(jù)特征用于分類識別。

1.3 特征提取

對實際生產(chǎn)中的溫度曲線分析發(fā)現(xiàn)，低壓管路的溫度曲線趨勢與高壓管路的溫度曲線趨勢明顯不同。電參數(shù)定點閾值法針對高壓溫度和低壓溫度分別設(shè)定閾值，若設(shè)定時刻的溫度符合閾值要求則視為正常，反之亦反；但若該時刻出現(xiàn)干擾可能影響電參數(shù)定點閾值法的判斷，造成誤判。

以低壓溫度與高壓溫度為例，嘗試不同的特征提取方法。

2）區(qū)域均值法，分別提取低壓溫度與高壓溫度某段的均值作為特征，如式(8)所示。

3）差值法，低壓溫度與高壓溫度分別根據(jù)式(9)進行計算。

管路正常連接時，溫度差值是低壓溫度值減去高壓溫度值；如果管路接反，溫度差值則是高壓溫度值減去低壓溫度值。

根據(jù)不同的故障種類提取不同時間區(qū)間的均值作為該故障類型的特征，如式(10)所示。

2 空調(diào)外機故障檢測模型

本文采用SVM、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural networks，CNN）作為檢測模型進行空調(diào)外機故障檢測研究。

SVM是由VAPNIK提出的一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化的統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)方法[10]，在解決小樣本、非線性和高維模式識別問題時具有良好的性能。

CNN是近年來流行的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，可自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，并將結(jié)果向同類型數(shù)據(jù)泛化[11]。CNN架構(gòu)如圖2所示。

圖2 CNN架構(gòu)

3 實驗及結(jié)果

3.1 實驗準備

本實驗采用的數(shù)據(jù)來源于某公司產(chǎn)線，共采集9260臺空調(diào)外機的正常數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)約450s，包括高壓接口溫度、低壓接口溫度、化霜接口溫度、汽分出管溫度、過冷器汽出溫度、過冷器液出溫度、換熱器汽出溫度、汽分進管溫度。由于管路接反就是接口互換，即2個接口采集的溫度數(shù)據(jù)互換，因此可由9 260組正常數(shù)據(jù)模擬9 260組異常數(shù)據(jù)。

3.2 實驗結(jié)果

首先，利用PCA對空調(diào)外機數(shù)據(jù)去噪，結(jié)果如圖3所示。

圖3 去噪前后低壓接口溫度曲線

由圖3可知，PCA對空調(diào)外機數(shù)據(jù)去噪效果明顯。

然后，分別采用時差法、區(qū)域均值法和差值法提取數(shù)據(jù)特征，如圖4、圖5所示。

利用SVM對上述3種方法提取的特征分別進行訓(xùn)練和測試，18 520組數(shù)據(jù)隨機打亂，60%用于訓(xùn)練，40%用于測試，得到的結(jié)果如表2所示。

圖4 低壓接口溫度值經(jīng)時差法處理

圖5 低壓接口與高壓接口溫度經(jīng)差值法處理

表2 時差法、區(qū)域均值法和差值法判斷準確率對比

由表2可知，差值法的判斷準確率高于其他2種方法。

利用差值法分別對不同種類的正常和故障數(shù)據(jù)提取特征，用SVM進行訓(xùn)練和測試，得到如圖6所示部分測試結(jié)果。

由圖6可知，該方法故障判斷準確率可達到99.986%，符合產(chǎn)品檢測要求。

為使檢測方法更加嚴謹，利用CNN進行對比實驗。通過CNN對去噪后的空調(diào)外機數(shù)據(jù)進行特征自動提取及分類，并與差值法+SVM分類方法、電參數(shù)定點閾值法進行對比，結(jié)果如表3所示。

表3 3種方法結(jié)果對比

由表3可知：差值法+SVM和CNN方法比電參數(shù)定點閾值法準確率高；雖然CNN的準確率略高于差值法+SVM，但所用時間大約是差值法+SVM的5倍?？紤]到現(xiàn)場生產(chǎn)效率，選擇差值法+SVM進行異常檢測。某臺空調(diào)外機的檢測結(jié)果如圖7所示。

圖7 某臺空調(diào)外機的檢測結(jié)果

經(jīng)人工查找該臺外機故障，的確存在過冷器液出與排汽感溫包接反、化霜與過冷器液出感溫包接反的情況。如此這般驗證約1 000臺正常以及50臺異?？照{(diào)外機，全部可準確識別，證實了基于支持向量機的空調(diào)外機故障檢測方法的有效性。

4 結(jié)論

本文提出一種基于支持向量機的空調(diào)外機故障檢測方法。首先，用PCA對不同管路的溫度傳感信號進行降噪處理；然后，對管路兩個接口的溫度數(shù)據(jù)做差值；最后，提取差值數(shù)據(jù)的區(qū)域特征，并將特征輸入檢測模型，實現(xiàn)故障檢測。對比研究SVM和CNN 2種檢測方法，檢測準確率基本相同，但SVM用時更少、檢測速度更快。目前，該檢測方法已在某公司推廣應(yīng)用，取得較好效果。

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Fault Detection Method of External Air-conditioner Based on Support Vector Machine

Xu Qiang1Liang Zhihua1Zhou Songbin2

(1.Gree Electric Appliances, Inc. of Zhuhai, Zhuhai 519000, China 2.Institute of Intelligent Manufacturing, GDAS, Guangzhou 510070, China)

Aiming at the situation that the current air-conditioning detection mainly uses the threshold method for judgment and cannot achieve the best fault detection accuracy, a method based on support vector machine for air-conditioning fault detection is proposed. In this method, first, uses principal component analysis to denoise the electrical parameter time series, then obtain the D-value, extracts the regional features of the D-value, and finally inputs the extracted features into the support vector machine for classification. Using this method to detect actual data, and compare with the original method, this method is more effective. Applying this method to the air-conditioning inspection production line, effectively reduces the false detection rate and improves the quality of the product.

external air-conditioning; fault detection;support vector machine; principal component analysis

徐強，男，1986年生，本科，工程師，主要研究方向：傳感與檢測技術(shù)。

梁治華（通信作者），男，1987年生，碩士，主要研究方向：基于模式識別的故障診斷。E-mail: jy02559957@163.com

基金項目：廣東省重點領(lǐng)域研發(fā)計劃項目（2019B010154002）

TP29

A

1674-2605(2021)05-0007-06

10.3969/j.issn.1674-2605.2021.05.007