Detection and Diagnosis of Multiple-Dependent Faults (MDFDD) of Water-Cooled Centrifugal Chillers Using Grey-Box Model-Based Method
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the development and use of benchmarking grey-box models for the detection and diagnosis of multiple-dependent faults (MDFDD) of a water-cooled centrifugal chiller. Models are developed using data recorded by a Building Automation System (BAS) from a central cooling plant of an institutional building. The forward residual-based fault detection model identifies a fault symptom, when the difference between the measured value of target variable and benchmarking value exceeds the corresponding threshold. For the fault diagnosis, most publications start from a known single fault and establish the impact on following variables in the system. This paper presents a rule-based backward approach. The proposed method identifies if (i) the fault symptom is correct (i.e., a variable has abnormal values), or (ii) the fault symptom is incorrect (i.e., the symptom of target variable is caused by impacts generated by other faulty variables due to the dependency between variables), or (iii) both target and regressor variables are abnormal. For testing the proposed MDFDD model, some artificial faults are inserted into the measurement data file, and results are discussed about the method potential for the application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».