徐成良
- 作品数：13 被引量：44H指数：4
- 供职机构：华中科技大学能源与动力工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术建筑科学化学工程动力工程及工程热物理更多>>
- 斯特林热机膨胀腔与压缩腔的容积匹配研究被引量：1
- 2016年
- 基于斯特林绝热模型对α型斯特林热机运行状况进行数值模拟,通过对热机各部件间的质量与功量传输的计算,模拟振荡流体对热机运行的影响。同时在不同工况下探讨斯特林热机膨胀腔与压缩腔的容积比对热机效率的影响,获得最大热效率,为斯特林热机的优化设计提供思路。
- 郑天轶丁国忠欧长凯徐成良杨俊井煜锋
- 关键词：斯特林热机振荡流热效率
- 绕管式换热器换热面积的一种简捷计算方法被引量：2
- 2015年
- 通过对绕管式换热器的换热分析,将某大型缠绕管式低温换热器和船用LNG系统换热器进行简化分析计算,并分别与其设计值比较,两个结果均表明此种换热器简捷计算方法能简单明了算出换热面积,并与传统计算设计值精度相当,满足设计计算要求,给换热器设计计算提供了参考。
- 徐成良丁国忠
- 关键词：换热面积
- 两阶段特征选择的冷水机组能耗预测方法被引量：4
- 2019年
- 本文针对冷水机组运行参数繁多的特点,提出了一种结合ReliefF和最大相关最小冗余(minimal-Redundancy-Maximal-Relevance,mRMR)算法的两阶段特征选择算法。实验利用筛选出的特征子集建立支持向量回归模型进行能耗预测,并与单一特征选择算法的结果进行比较。结果表明,与单独使用ReliefF和mRMR算法的预测模型相比,ReliefF-mRMR预测模型的最高精度分别提高了2.22%和0.83%,平均预测精度分别提高了3.92%和8.11%;在最优精度的情况下,ReliefF-mRMR预测效率比ReliefF算法仅降低了0.87%,比mRMR算法提高了53.60%。
- 陈静陈焕新徐成良
- 关键词：RELIEFF冷水机组
- 基于PCA-LVQ多联机系统制冷剂充注量故障诊断研究
- 2021年
- 对于多联机空调系统,当发生了制冷剂的泄漏故障时,设备的性能会下降甚至失效,不仅造成能源的浪费、热舒适性的降低、设备有效使用寿命的缩短,还可能对环境造成严重污染。本论文将使用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)与学习向量化(Learning Vectorized Quantization Neural network, LVQ)神经网络结合的数据挖掘技术方法对多联机空调系统的制冷剂充注量故障进行诊断。首先通过多联机组试验获得运行数据,接着进行数据清洗工作,然后导入到PCA模型当中,利用权值矩阵将原始变量转换成新的综合变量,并将综合变量中重要度靠前的9个变量导入到LVQ,对多联机制冷剂充注量的故障进行诊断。结果表明:主成分分析与学习向量化神经网络的联合诊断模型结构简单、训练速度快、易于实现(代码简单),诊断正确率高,相较于单纯的LVQ算法模型,对制冷剂充注量故障的诊断效果更优。
- 刘中明陈焕新徐成良陈建业刘志龙
- 关键词：多联机系统主成分分析
- 建筑空调系统能耗预测及异常能耗检测研究
- 建筑空调系统运行中所产生的能耗问题一直是建筑节能领域研究的热点与难点,如何对能耗进行精准稳定的预测与异常检测是亟待解决的瓶颈问题,传统的数值仿真方法无法达到预期的效果。本文利用数据挖掘的技术对建筑空调系统能耗的特性进行深...
- 徐成良
- 关键词：建筑空调系统异常检测建筑能耗模拟
- 深度信念网络在建筑能耗预测领域的应用研究被引量：1
- 2021年
- 本文以河南省某办公建筑夏季制冷季的能耗数据为研究对象,建立了基于深度信念网络的建筑空调能耗预测模型,针对原始数据中存在的不合理数据,分别采用时间序列分解法和箱线图法进行异常值检测,提出了一种对深度信念网络模型参数进行优化的选择策略,采取实验和经验相结合的方法确定预测模型的最佳隐藏层层数和隐藏层节点数,然后采用布谷鸟搜索算法对预测模型中的核参数g和惩罚因子C进行寻优,得到模型最优参数。结果表明,优化后模型的平均绝对误差由1.72下降到1.05,优化效果显著。
- 侯博文吴俊峰陈焕新徐成良
- 基于改进天牛须算法-优化极限学习机的地源热泵能耗预测研究被引量：14
- 2019年
- 针对极限学习机随机产生输入权值和隐层偏置导致模型不稳定的问题,本文提出了一种基于改进天牛须算法-优化极限学习机(BSAS-ELM)的地源热泵能耗预测模型,此模型收敛速度快、泛化能力强。将BSAS-ELM的预测结果与极限学习机(ELM)及支持向量机(SVM)进行比较表明,基于BSAS-ELM的地源热泵能耗预测模型能显著提高能耗预测精度。
- 刘涛徐成良陈焕新
- 关键词：地源热泵系统极限学习机时间序列预测
- 应用模式识别的酒店冷水机组系统节能分析被引量：3
- 2021年
- 本文研究了模式识别技术在冷水机组系统节能分析方向的应用,采用聚类分析的方法,利用某酒店冷水机组系统的实际运行数据,分析了该系统可以采取的节能运行策略。对聚类后的数据进行相关性分析,结果表明:温度设定与3个天气变量的相关性很低,分别为0.11、0.03和0.23,因此用户应该随天气变化适当调整温度设定;能耗与1#压缩机和2#压缩机开启状态之间的相关性系数分别为0.99和0.36,因此相对于2#压缩机,要更多考虑1#压缩机的节能措施;定量得出6个聚类的节能潜力指标,依次为2.70、2.91、2.86、2.69、2.82和2.47。
- 谭时锴徐成良陈焕新吴俊峰
- 关键词：数据挖掘聚类算法模式识别
- 某地下水源热泵系统运行策略优化研究被引量：6
- 2018年
- 基于某地源热泵系统节能运行的需求,本文分析了系统原有运行策略的弊端,提出了新的基于室内初始温度的运行策略,并通过供水温度调节实验验证其节能性;且根据系统运行现状进行旁通阀关闭实验。结果表明:在外界天气状况及变化趋势相近的条件下,冷冻水供水温度从11℃提高至12℃,系统2 h累计节省耗电量37.8 kW·h;关闭旁通阀后循环水泵在35 Hz下运行3 h,累计节省耗电量7 kW·h。
- 徐成良雷艳杰张军孙策陈焕新王江宇黄耀
- 关键词：地下水源热泵旁通阀循环水泵
- 基于网格搜索优化的主成分分析-支持向量机算法的冷水机组能耗预测被引量：10
- 2019年
- 针对冷水机组能耗受多因素影响的特点,本文提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的冷水机组能耗预测模型。采用交叉验证和网格搜索法优化支持向量机(SVM),将PCA-SVM的预测结果与优化后的SVM进行比较,结果表明:优化后的SVM模型的拟合优度较未经优化的模型提升了12.88%,建模时长较未经优化的模型缩短了80%,实现了在提升预测精度的同时节省了计算资源。
- 刘峥黄真银徐成良陈焕新李昱瑾
- 关键词：主成分分析支持向量机参数寻优
