一种基于自编码器的变风量空调系统传感器自校准方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于自编码器的变风量空调系统传感器自校准方法，包括以下步骤：S1、基于高斯混合模型对变风量空调系统不同运行工况测量值进行聚类；S2、采用自编码器通过自身测量值之间的内部关系建立自身的传感器模型；S3、传感器校准过程中所需函数的构建；S4、将自编码器驱动的距离函数带入到贝叶斯定理中，通过随机采样获得传感器偏移量大小。本发明专利技术采用高斯混合聚类划分工况和自编码器建立传感器自身模型的方法，提出一种基于自编码器的变风量空调系统传感器自校准方法，对参与变风量空调系统基本控制的传感器进行校准，增加了传感器测量值的准确性，保证了控制回路的正常调节，同时使得传感器校准方法的适用性得到增强。强。强。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自编码器的变风量空调系统传感器自校准方法


[0001]本专利技术涉及一种传感器自校准方法，具体涉及一种基于自编码器的变风量空调系统传感器自校准方法，属于建筑能耗监测系统底层传感器数据处理


技术介绍

[0002]随着经济的发展和生活水平的提高,人们对室内空气环境的要求越来越高,空调系统在建筑中的应用也越来越广泛。由于具有较好的节能效果、较好的热舒适性、控制灵活和易于拓展等优点,变风量空调系统己经在许多国家和地区得到了广泛应用。变风量空调系统的原理是通过改变送入房间的风量来平衡空调区域内的负荷变化，可以实现对建筑热湿环境与空气品质的全面控制。同时为了更加节能，各种智能化控制策略被广泛的应用到变风量空调系统中，例如送风温度控制、静压控制以及压差控制等。但是，这些控制回路的正常运行必须依赖于温度传感器、压力传感器和压差传感器测量值的准确性。如果这些传感器发生错误，不仅会使得水泵和风机的能耗增加，更有甚者将会使得整个控制系统崩溃。变风量空调系统的自动控制是实现系统节能运行的关键，而这些自动控制必须依赖于各传感器监测数据。当这些传感器发生本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于自编码器的变风量空调系统传感器自校准方法，其特征在于，步骤如下：S1、基于高斯混合模型对变风量空调系统不同运行工况测量值进行聚类，具体步骤如下：S1.1、对变风量空调系统进行分析和研究，从而得到传感器基本控制回路：送风温度控制、送风静压控制和冷冻水泵前后压差控制，因此，确定需要对参与基本控制的送风温度传感器T
s
、送风静压传感器P
s
和冷冻水泵前后压差传感器DP进行校准；S1.2、针对变风量空调监测系统所实时得到的数据，将离群值和瞬态测量值进行剔除，保证测量数据处于稳态工况；S1.3、针对变风量空调系统运行特点，选取室内外温湿度作为聚类的输入参数，对S1.2中的稳态工况下的测量值进行高斯混合聚类，保证相同偏移量的测量值处在同一类，从而使得校准结果收敛于同一个值；S1.4、处于同一工况的测量值T
s
、P
s
、DP进行划分，划分为训练数据集、测试数据集和校准数据集；S2、采用自编码器通过自身测量值之间的内部关系建立自身的传感器模型，具体步骤如下：S2.1、针对S1.4中所划分的传感器的训练数据集，采用一步步手动测试的方法确定自编码器模型的最优参数；S2.2、根据最优参数，将T
s
、P
s
、DP三个变量作为输入参数训练得到基于自编码器的传感器模型，如式(1)和(2)所示；Z＝g1(b1+W1X)
ꢀꢀꢀꢀ
(1)X
*
＝g2(b2+W2Z)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)其中，Z为潜在变量，g为非线性传递函数，W为权重，b为偏置，X为输入变量，X
*
为输出变量；S2.3、将传感器的测试数据集带入到S2.2获得的传感器模型中，根据模型生成新的数据集，根据测试数据和新的数据集之间的重构误差大小判断传感器模型的准确性；当重构误差小于设定的阈值时，则说明建立的传感器模型满足要求，可以进一步用于校准；否则，需要剔除S1.4中所划分的全部训练数据集，选取新的数据集进行训练；S2.4、传感器误差阈值的定义采用3σ原则，阈值计算如下式(3)
‑
(5)所示：(5)所示：(5)所示：其中，Th为重构误差的阈值，为训练数据重构误差均值，σ
R
训练数据重构误差的标准差，x
j
为第j个训练数据的重构误差；S3、传感器校准过程中所需函数的构建，具体步骤如下：S3.1、根据传感器校准数据集T
s
、P
s
、DP和各自对应的偏移量...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵天怡，李吉腾，王鹏，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：