一种基于DHMM和CPDSPC的空调机组故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于DHMM和CPDSPC的空调机组故障诊断方法，针对空调机组设备的故障诊断问题，利用反向传递神经网络、卡尔曼滤波或者粒子滤波方法来有效地提取出故障特征，使用主成分分析法提取这些故障特征的主要成分，并作为动态隐马尔可夫模型的观测值，动态隐马尔可夫模型被用来描述空调机组设备的健康状况的动态变化，以实现对于状态的估计；最后应用一种基于Conway‑Maxwell‑Poisson分布的离散统计过程控制方法，滤除错误的状态估计，以实现高精度的故障诊断，保证实际工作的稳定性。