基于PCA与GA-SVMs的冰箱分布式系统故障诊断研究

摘要

针对冰箱智能化的热点问题与冰箱智能故障诊断的痛点问题,设计一种冰箱故障诊断分布式系统.基于该分布式系统累积冰箱状态数据,利用主成分分析方法(PCA)消除状态数据中的冗余信息,提取故障特征信号,作为故障诊断算法的输入.利用SVM机器学习方法构建基于二叉树的多分类决策器BT-SVMs,采用遗传算法GA对BT-SVMs参数进行优化.利用冰箱分布式系统中状态数据对所提出的基于PCA与GA-SVMs的冰箱智能故障诊断算法进行验证,验证结果表明,该算法具有较好的诊断效果.基于PCA与GA-SVMs的冰箱分布式系统故障诊断研究,对节约自身成本,提高自身产品质量,提升用户体验及优化产品研发过程具有重要意义.