| 摘要 | 第3-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 故障及FDD技术简介 | 第11-13页 |
| 1.2.1 故障的定义 | 第11页 |
| 1.2.2 FDD技术简介 | 第11-13页 |
| 1.3 暖通空调FDD的国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第16-18页 |
| 2. 冷水机组系统及常见故障分析 | 第18-29页 |
| 2.1 冷水机组系统概述 | 第18-23页 |
| 2.1.1 冷水机组的热力循环 | 第18-19页 |
| 2.1.2 离心式压缩机及其性能影响因素 | 第19-21页 |
| 2.1.3 冷凝器及其性能影响因素 | 第21-22页 |
| 2.1.4 蒸发器及其性能影响因素 | 第22-23页 |
| 2.2 冷水机组常见故障及理论分析 | 第23-28页 |
| 2.2.1 冷水机组的常见故障 | 第23-25页 |
| 2.2.2 冷水机组常见软故障 | 第25-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 3. 贝叶斯网络理论基础 | 第29-37页 |
| 3.1 贝叶斯网络结构 | 第29页 |
| 3.2 贝叶斯网中的假设 | 第29-32页 |
| 3.2.1 独立性假设 | 第29-30页 |
| 3.2.2 Noisy-Max假设 | 第30-32页 |
| 3.3 贝叶斯网络推理 | 第32-35页 |
| 3.3.1 网络推理类型 | 第32页 |
| 3.3.2 团树算法 | 第32-35页 |
| 3.4 判别分析与条件高斯网 | 第35-36页 |
| 3.4.1 判别分析 | 第35页 |
| 3.4.2 条件高斯网络 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 4. 基于贝叶斯网络的冷水机组FDD方法研究 | 第37-51页 |
| 4.1 基于条件高斯网络的的冷水机组FDD方法 | 第38-44页 |
| 4.1.1 条件高斯网络的构建 | 第38-39页 |
| 4.1.2 概率边界L_p的确定 | 第39-41页 |
| 4.1.3 现场信息在条件高斯网中的融合 | 第41-43页 |
| 4.1.4 基于CGN的FDD流程 | 第43-44页 |
| 4.2 基于离散型贝叶斯网络的冷水机组FDD方法 | 第44-49页 |
| 4.2.1 离散型贝叶斯网络的构建 | 第44-47页 |
| 4.2.2 网络参数确定 | 第47-48页 |
| 4.2.3 基于DBN的FDD流程 | 第48-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 5. ASHRAE RP-1043 实验验证与分析 | 第51-71页 |
| 5.1 ASHRAE RP-1043 系统简介 | 第51-55页 |
| 5.1.1 项目系统介绍 | 第51-53页 |
| 5.1.2 故障测试和无故障测试 | 第53-54页 |
| 5.1.3 数据采集 | 第54-55页 |
| 5.2 数据预处理和特征选择 | 第55-57页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第55-56页 |
| 5.2.2 特征选择 | 第56-57页 |
| 5.3 冷水机组FDD的CGN模型的验证 | 第57-62页 |
| 5.3.1 ASHRAE-RP-1043 项目中CGN模型的构建 | 第57-58页 |
| 5.3.2 CGN模型的数据验证 | 第58-60页 |
| 5.3.3 CGN模型验证结果的讨论分析 | 第60-62页 |
| 5.4 冷水机组FDD的DBN模型的验证 | 第62-69页 |
| 5.4.1 ASHRAE-RP-1043 项目中DBN模型的构建 | 第62-67页 |
| 5.4.2 DBN模型的数据验证 | 第67-69页 |
| 5.4.3 DBN模型验证结果的讨论分析 | 第69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 6. 结论与展望 | 第71-74页 |
| 6.1 结论 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录 | 第80页 |
| 硕士研究生学习阶段的研究成果 | 第80页 |
