• 0سبد خرید فروشگاه
تعلیم
  • صفحه اصلی
  • محصولات
    • همه تعلیم ها
      • اقتصاد-Economy
        • علوم بورس-Science stock
        • علوم بانکداری-Banking science
        • علوم تجارت-Business Sciences
      • علوم برق-Electrical Sciences
        • مقالات برق-Electrical Articles
        • علوم الکترونیک-Electronic science
      • علوم زیست شناسی-Biological Sciences
        • زمین شناسی-Geology
          • مقالات جغرافیا-Geography Papers
      • علوم اجتماعی-social Sciences
      • علوم ایمنی و بهداشت-Health and safety
        • مقالات ایمنی و بهداشت – Health and safety
      • علوم پزشکی-Medical Sciences
        • علوم روانشناسی-Psychological Science
          • روانشناسی موفقیت-Psychology of success
        • مقالات پزشکی-medical articles
        • مقالات آنتی بیوتیک-Articles antibiotics
        • مقالات دندانپزشکی-Dental articles
      • علوم ریاضیات و فیزیک-Science, mathematics and physics
        • مقالات ریاضی – Mathematical articles
        • مقالات فیزیک-Physics articles
      • علوم زبان انگلیسی-Science in English
      • علوم سیاسی-political science
      • علوم شیمی-Chemical Sciences
        • مقالات شیمی-Chemistry Articles
        • مقالات پتروشیمی-Petrochemical articles
      • علوم صنایع غذایی-Food Industry Science
        • علوم تغذیه-nutrition science
      • علوم صنایع-Industrial science
        • مهندسی مواد-Materials Engineering
          • مقالات متالورژی- Metallurgy Articles
      • علوم عمران-Civil Sciences
        • مقالات عمران-Civil Articles
      • علوم کامپیوتر-computer science
        • مقالات فناوری اطلاعات-Articles of Information Technology
        • مقالات کامپیوتر-Computer Articles
          • دیتابیس-database
          • داده کاوی-Data Mining
          • داده های عظیم-Big data
          • رایانش ابری-cloud computing
          • هادوپ-Hadoop
          • سیستم فازی-Fuzzy System
      • علوم کشاورزی-Agricultural Sciences
        • مقالات کشاورزی-Agricultural Articles
        • مقالات شیلات-Fisheries Articles
        • مقالات محیط زیست-Environmental articles
      • علوم مالی و اداری-Financial and Administrative Science
        • مقالات حسابداری-Accountant Articles
      • علوم مدیریت-Management Sciences
        • مدیریت کسب و کار-business management
        • مقالات مدیریت-Management Articles
        • مقالات کارآفرینی-Entrepreneurship articles
      • علوم تربیت بدنی-Physical Education Sciences
      • علوم ورزشی-Sports Sciences
      • علوم معماری-Architectural Science
      • علوم هنر-Art Science
      • علوم مکانیک-Mechanical Sciences
        • مقالات مکانیک-Mechanical Articles
      • مذهبی-Religious
      • ادبیات-Literature
        • مقالات زبان فارسی-Articles in Persian language
  • مجله اینترنتی
  • حساب کاربری من
  • آموزش دانلود
  • قوانین سایت
  • درباره ما
  • جستجو
  • منو منو
A machine learning bayesian-taliem-ir

A machine learning bayesian network for refrigerant charge faults of variable refrigerant flow air conditioning system

۰ تومان

An intelligent fault diagnosis network for variable refrigerant flow air conditioning system is proposed in this study. The network is developed under the foundation of bayesian belief network theory, which comprises two main elements: the structure and parameters. The structure obtained by machine learning and experts’ experiences illustrates the relationships among faults and physical variables from the qualitative prospective, and its parameters (including prior probability distribution and conditional distribution) describe the uncertainty between them quantitatively. Once the structure and parameters are determined, the posterior probability distribution which can be used to complete fault diagnosis and isolation will be calculated by some algorithms. In comparison with other fault diagnosis approaches, the proposed approach can make full use of performance information. Moreover, it is more reasonable and precise to express the relationship between faults and variables rather than Boolean variables. Evaluation was conducted on a variable refrigerant flow air conditioning system, which demonstrated that this strategy is effective and efficient.

 

دسته: علوم معماری-Architectural Science, مقالات معماری-Architectural articles, مقالات-Article برچسب: Air conditioning system, architecture, bayesian network, fault diagnosis, Network, Refrigerant charge, system
  • توضیحات
  • نظرات (0)

توضیحات

ABSTRACT

An intelligent fault diagnosis network for variable refrigerant flow air conditioning system is proposed in this study. The network is developed under the foundation of bayesian belief network theory, which comprises two main elements: the structure and parameters. The structure obtained by machine learning and experts’ experiences illustrates the relationships among faults and physical variables from the qualitative prospective, and its parameters (including prior probability distribution and conditional distribution) describe the uncertainty between them quantitatively. Once the structure and parameters are determined, the posterior probability distribution which can be used to complete fault diagnosis and isolation will be calculated by some algorithms. In comparison with other fault diagnosis approaches, the proposed approach can make full use of performance information. Moreover, it is more reasonable and precise to express the relationship between faults and variables rather than Boolean variables. Evaluation was conducted on a variable refrigerant flow air conditioning system, which demonstrated that this strategy is effective and efficient.

 

INTRODUCTION

Because of the demands for thermal and humidity comfort in residential and commercial buildings, the heating, ventilation, and air conditioning (HVAC) system accounts nearly half of overall building energy . As a consequence, it is necessary to achieve energy saving in such systems. And in recent years the conception of air conditioning system has gradually developed from one unit for one house to independent units from separated zone in the same house along with the rising demands for comfortable environment . Thus variable refrigerant flow (VRF) air conditioning system which is a multi-split type of HVAC system has been arisen and applied in practice due to its flexible form, compacted structure, high part-load efficiency and individual thermal control strategy . It is made up of one outdoor unit and several indoor units. In essence, the VRF system is a system which maintains the indoor temperature at different set temperatures by controlling compressor frequency and the opening of electronic expansion valves to varying refrigerant flow rate. 

 

چکیده

در این مطالعه یک شبکه تشخیص خطای هوشمند برای سیستم تهویه هوا مجهز به مبرد منفرد پیشنهاد شده است. این شبکه تحت پایه ای از نظریه شبکه اعتقادات بیزی است که شامل دو عنصر اصلی است: ساختار و پارامترها. ساختار به دست آمده از یادگیری ماشین و تجربیات کارشناسان، روابط بین گسل ها و متغیرهای فیزیکی را از پیش بینی کیفی نشان می دهد و پارامترهای آن (از جمله توزیع احتمالی پیشین و توزیع مشروط) عدم قطعیت را بین آنها تقلیل می دهد. هنگامی که ساختار و پارامترها مشخص می شود، توزیع احتمالی خلفی که می تواند برای تکمیل تشخیص و جداسازی خطا استفاده شود، توسط برخی از الگوریتم ها محاسبه می شود. در مقایسه با سایر روشهای تشخیص خطا، رویکرد پیشنهادی می تواند به طور کامل از اطلاعات عملکرد استفاده کند. علاوه بر این، منطقی تر و دقیق تر است که رابطه بین گسل ها و متغیرها را به جای متغیرهای بولی بیان کنیم. ارزیابی بر روی یک سیستم تهویه مطبوع جریان مبرد مجهز بود که نشان داد که این استراتژی موثر و کارآمد است.

 

مقدمه

به دلیل نیاز به راحتی حرارتی و رطوبت در ساختمان های مسکونی و تجاری، سیستم گرمایش، تهویه و تهویه مطبوع (HVAC) تقریبا نیمی از انرژی ساختمان را تشکیل می دهد. به عنوان یک نتیجه، برای دستیابی به صرفهجویی در انرژی در چنین سیستمی ضروری است. و در سال های اخیر، مفهوم سیستم تهویه مطبوع به تدریج از یک واحد برای یک خانه به واحد های مستقل از منطقه جدا شده در همان خانه به همراه افزایش تقاضا برای محیط راحت توسعه یافته است. بنابراین سیستم تهویه هوا مجهز به سیستم مبرد (VRF) که یک سیستم چند منظوره سیستم تهویه مطبوع است، به دلیل شکل انعطاف پذیر، ساختار فشرده شده، کارایی باالی بار بار و استراتژی کنترل حرارتی، به وجود آمده است. این یک واحد در فضای باز و چند واحد داخلی است. در اصل، سیستم VRF یک سیستم است که دمای محیط را در دماهای مختلف تنظیم می کند با کنترل فرکانس کمپرسور و باز کردن سوپاپ های توسعه الکترونیکی برای تغییر سرعت جریان مبرد.

Year: 2018

Publisher : ELSEVIER

 By : Min Hu , Huanxin Chen , Limei Shen , Guannan Li , Yabin Guo , Haorong Li , Jiong Li ,Wenju Hu

File Information: English Language/ 9 Page / size: 689 kB

Download

سال : 1396

ناشر : ELSEVIER

کاری از : مین هو، Huanxin چن، لیمی سینگ، گوانان لی، یابین گو، Haorong لی، Jiong لی، Wenju Hu

اطلاعات فایل : زبان انگلیسی / 9 صفحه / حجم : KB 689

لینک دانلود      

 

نقد و بررسی‌ها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “A machine learning bayesian network for refrigerant charge faults of variable refrigerant flow air conditioning system” لغو پاسخ

برای فرستادن دیدگاه، باید وارد شده باشید.

محصولات مرتبط

  • Smart Cities and Mobility-taliem-ir

    Smart Cities and Mobility: Does the Smartness of Australian Cities Lead to Sustainable Commuting Patterns?

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • Simulation study of damage detection in steel shear[taliem.ir]

    Simulation study of damage detection in steel shear frame buildings using impulse response and wavelet analysis

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • کتاب آموزشی 3DMAX

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات
  • اصول و مبانی معماری و شهرسازی

    ۰ تومان
    افزودن به سبد خرید نمایش جزئیات

درباره فروشگاه

  • ایران
  • تعلیم مرکزی از دانش و علم و فناوریست ،جایی است که کلی مقاله و پروپزال رایگان در اختیار شما کاربران عزیز قرار می گیرد
  • info[at]taliem.ir

دوست عزیز شما می توانید فایل های رایگانی از جمله : نرم افزار ، کتاب ، جزوه ، مقاله و پروپوزال و غیره را از سایت تعلیم دانلود کنید و لازم به ذکر است که 80 در صد محصولات سایت تعلیم به صورت کاملا رایگان ارائه می شود.

در صورتی که فایل یا مقاله ای در سایت نشر داده شده است که دارای حق نشر می باشد خواهشمند است نویسنده یا ناشر با ایمیل زیر ما را در جریان قرار دهد تا از سایت حذف گردد

                taliemsite[@]gmail.com

شما را از پربازدید ترین مقالات مطلع می کنیم

دوست خوبم در صورت هر سوال یا مشکل از طریق تلفن یا پست الکترونیکی زیر می توانیم بهترین خدمات را به شما ارائه دهیم و مطمئن باشید تمام سعی خود را جهت ارائه بهترین خدمت به شما تقدیم خواهیم کرد.

تلفن:07734236086[دور کار-با ایمیل باشما هستیم]

پست الکترونیک : info[@]taliem.ir

اینستاگرام : taliemsit

تعلیم دانشگاهی برای تمام علوم
  • Facebook
  • Twitter
  • LinkedIn
  • Instagram
  • Pinterest
  • Reddit
Accountability in urban regeneration partnerships: A role for design center...Accountability in urban regeneration-taliem-irAction and risk-taliem-irSmart city with Chinese characteristics against the background of big data:...
رفتن به بالا