| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号说明 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第11-14页 |
| 1.2 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本课题研究内容及论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 离心式冷水机组及其故障诊断方法分析 | 第18-32页 |
| 2.1 故障检测与诊断的主要方法 | 第18-19页 |
| 2.2 制冷机组系统 | 第19-26页 |
| 2.2.1 基本制冷循环 | 第19-20页 |
| 2.2.2 系统主要部件 | 第20-24页 |
| 2.2.3 离心式制冷机组 | 第24-26页 |
| 2.3 冷水机组典型故障 | 第26-28页 |
| 2.4 ASHRAE RP-1043项目概况 | 第28-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于正则化BPNN的离心式冷水机组故障检测及诊断 | 第32-60页 |
| 3.1 BPNN | 第32-37页 |
| 3.1.1 神经网络的实现过程 | 第34-36页 |
| 3.1.2 过拟合与正则化 | 第36-37页 |
| 3.2 机器学习系统设计 | 第37-52页 |
| 3.2.1 方案确定 | 第37-38页 |
| 3.2.2 样本采集 | 第38-50页 |
| 3.2.3 模型选取 | 第50-52页 |
| 3.3 小波去噪 | 第52-58页 |
| 3.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 基于多元高斯分布的离心式冷水机组故障检测与诊断 | 第60-68页 |
| 4.1 异常检测算法 | 第60-61页 |
| 4.2 高斯分布 | 第61-62页 |
| 4.2.1 概率密度函数 | 第61-62页 |
| 4.3 多元高斯分布 | 第62-63页 |
| 4.4 开发异常检测系统 | 第63-67页 |
| 4.4.1 异常检测算法 | 第63-64页 |
| 4.4.2 特征选择 | 第64-67页 |
| 4.4.3 数据获取 | 第67页 |
| 4.5 实验论证 | 第67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 总结 | 第68-69页 |
| 5.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第76页 |