基于多目標異權重回歸的冷水機組故障診斷顯式模型

摘要： 針對冷水機組中常見的7種故障，本文基于交叉熵損失函數(shù)和隨機梯度下降算法建立了多目標異權重回歸模型，進行故障診斷。該模型較常規(guī)的機器學習分類模型簡單，無需迭代，計算速度快，且為顯式模型(非黑箱),可直觀分析各參數(shù)對每類故障的重要程度。與傳統(tǒng)的單目標回歸模型相比，故障診斷性能優(yōu)勢顯著，在不同特征集合下，性能最低提升40.50%。對比不同文獻中特征集合在本模型中的效果，并提出了新的特... （共11頁）