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基于混合仿真平台的空调系统故障诊断方法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
符号说明第7-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·研究意义及背景第10-11页
   ·空调系统故障诊断方法及混合仿真研究现状第11-17页
     ·空调系统故障诊断方法第11-15页
     ·混合仿真研究现状第15-17页
   ·本文研究的主要内容第17-18页
第二章 故障诊断实验平台第18-31页
   ·纯仿真平台第18-21页
   ·混合仿真平台第21-29页
     ·建筑空调系统热物理仿真模块第22-23页
     ·中央控制模块第23-25页
     ·实物下位机控制模块第25-26页
     ·数据传输子系统第26-27页
     ·混合仿真平台整体结构第27-29页
   ·本章小结第29-31页
第三章 故障诊断方法及实验结果第31-54页
   ·基于 PCA 的故障诊断方法第31-37页
     ·主成分分析基本原理第31-34页
     ·PCA 故障诊断方法的实现第34-37页
   ·基于神经网络的故障诊断方法第37-41页
     ·人工神经网络简介第37-39页
     ·基于 BP 人工神经网络的传感器故障诊断方法第39-41页
   ·纯仿真平台不同故障诊断方法对比研究第41-45页
   ·混合仿真平台不同故障诊断方法对比研究第45-48页
   ·纯仿真平台和混合仿真平台研究结果对比第48-53页
   ·本章小结第53-54页
第四章 基于混合仿真平台的故障诊断方法的改进第54-72页
   ·空调系统主要控制回路介绍第54-59页
     ·送风温度控制回路第54-55页
     ·室内温度控制回路第55-56页
     ·送风静压控制回路第56-57页
     ·室内正压控制回路第57-58页
     ·新风控制回路第58-59页
   ·空调系统噪声影响分析第59-60页
   ·基于小波降噪的故障诊断方法改进第60-67页
     ·小波降噪的基本原理第60-63页
     ·基于小波 PCA 的空调系统故障诊断方法第63-64页
     ·基于小波 PCA 的空调系统故障诊断方法混合仿真验证第64-67页
   ·基于重构 BP 神经网络的故障诊断方法改进第67-70页
     ·BP 神经网络预测精度影响因素分析第67-68页
     ·重构 BP 神经网络预测模型第68-69页
     ·基于重构 BP 神经网络的故障诊断方法混合仿真验证第69-70页
   ·本章小结第70-72页
第五章 总结与展望第72-74页
   ·总结第72-73页
   ·展望第73-74页
参考文献第74-79页
致谢第79-80页
作者在攻读学位期间论文发表、专利申请情况第80-82页

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