基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断方法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·空调系统传感器故障诊断的意义 | 第7-8页 |
| ·传感器故障检测与诊断技术的研究现状 | 第8-12页 |
| ·传感器故障检测与诊断的理论方法评述 | 第8-10页 |
| ·空调系统传感器故障检测与诊断技术的进展 | 第10-12页 |
| ·本课题的研究目的及主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 神经网络基本理论 | 第14-30页 |
| ·人工神经网络概述 | 第14-20页 |
| ·人工神经网络的发展与现状 | 第14-16页 |
| ·人工神经网络的基本概念 | 第16-20页 |
| ·BP神经网络和标准的BP算法 | 第20-23页 |
| ·BP网络的缺陷 | 第23-24页 |
| ·BP网络的改进方案 | 第24-30页 |
| ·BP算法的启发式改进 | 第25-27页 |
| ·数值优化技术 | 第27-30页 |
| 第三章 小波神经网络 | 第30-43页 |
| ·小波理论 | 第30-32页 |
| ·连续小波变换 | 第30-31页 |
| ·离散小波变换及二进小波变换 | 第31-32页 |
| ·小波神经网络 | 第32-43页 |
| ·小波神经网络的发展历史及研究现状 | 第32-33页 |
| ·小波神经网络特点及与前向神经网络的比较 | 第33-34页 |
| ·小波神经网络的分类 | 第34-35页 |
| ·小波神经网络的函数逼近能力分析 | 第35-36页 |
| ·小波神经网络训练算法推导及算法的改进 | 第36-43页 |
| 第四章 空调系统传感器故障诊断方案 | 第43-50页 |
| ·研究对象简介 | 第43-44页 |
| ·传感器故障类型 | 第44-46页 |
| ·传感器故障类型及仿真实现方法 | 第44页 |
| ·空调系统中传感器故障分类及其特性描述 | 第44-46页 |
| ·空调系统传感器故障诊断方案 | 第46-48页 |
| ·关于传感器故障诊断系统的几点说明 | 第48-50页 |
| ·网络结构及基函数的确定 | 第48页 |
| ·训练样本的选择及预处理 | 第48-49页 |
| ·报警阈值的选取 | 第49-50页 |
| 第五章 传感器故障诊断仿真研究 | 第50-59页 |
| ·小波神经网络和BP神经网络的比较 | 第50-52页 |
| ·小波神经网络故障诊断能力验证 | 第52-59页 |
| ·温度传感器故障诊断 | 第52-55页 |
| ·湿度传感器故障诊断 | 第55-59页 |
| 结束语 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
