TY -的A2 Hernandez-Perez何塞阿尔弗雷多盟——刘,晶晶盟——张,分盟——王,海盟——赵、魏盟——刘阎PY - 2019 DA - 2019/09/26 TI -传感器故障检测和诊断方法摘要使用一维CNN和聚类分析SP - 5367217六世- 2019 AB -提出了故障检测和诊断(FDD)方法,采用一维卷积神经网络(1-D CNN)和WaveCluster聚类分析检测和诊断送风温度传感器故障( T _吃晚饭)空气处理装置的控制回路。该方法采用一维CNN从原始数据中提取人工引导的特征，并对提取的特征进行WaveCluster聚类分析。对传感器的可疑故障用簇表示并进行分类。此外, T _c为了进一步提高FDD的准确性，引入了无罪推定程序。在验证中，主要采用虚警率和漏诊率来验证所提FDD方法的有效性。结果表明，传感器的突变故障 T _吃晚饭在6 dBm ~ 13 dBm的噪声范围内，该方法具有良好的鲁棒性。SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2019/5367217 DO - 10.1155/2019/5367217