| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第11-13页 |
| ·暖通空调系统概述 | 第11-12页 |
| ·本课题研究目的和意义 | 第12-13页 |
| ·故障检测与诊断方法综述 | 第13-17页 |
| ·故障检测与诊断基本概念 | 第13-14页 |
| ·故障检测与诊断方法 | 第14-17页 |
| ·空调系统传感器故障诊断研究现状 | 第17-21页 |
| ·国外研究现状 | 第17-20页 |
| ·国内研究现状 | 第20-21页 |
| ·论文研究内容 | 第21-22页 |
| 第2章 主元分析方法概论 | 第22-37页 |
| ·主元分析法基本思想 | 第22-23页 |
| ·主元分析法的理论基础 | 第23-26页 |
| ·主元分析法的建模过程 | 第26-28页 |
| ·主元数目的确定 | 第28-31页 |
| ·故障检测方法 | 第31-33页 |
| ·故障识别 | 第33-36页 |
| ·贡献图法 | 第33-34页 |
| ·基于故障重构的方法 | 第34-35页 |
| ·相关系数判断标准法 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 主元分析算法的融合和改进 | 第37-51页 |
| ·基于核函数主元分析的传感器故障诊断方法 | 第37-39页 |
| ·核主元分析方法 | 第37-38页 |
| ·故障检测 | 第38-39页 |
| ·利用核函数主元分析和神经网络的传感器故障诊断 | 第39-49页 |
| ·神经网络预测器 | 第40-41页 |
| ·神经网络算法的改进 | 第41-48页 |
| ·基于遗传算法的神经网络参数选定 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 空调系统传感器故障的检测与诊断 | 第51-64页 |
| ·变风量空调系统 | 第51-55页 |
| ·变风量空调系统概念 | 第51页 |
| ·变风量空调系统原理 | 第51页 |
| ·VAV控制系统 | 第51-54页 |
| ·变风量空调系统中的空气处理单元 | 第54-55页 |
| ·空调系统传感器的常见故障与其数学表示 | 第55-58页 |
| ·传感器故障类型及仿真实现方法 | 第55-56页 |
| ·空调系统中传感器故障分类及其特性描述 | 第56-58页 |
| ·空调系统传感器故障诊断方案 | 第58-63页 |
| ·基于主元分析法的空调系统传感器故障诊断 | 第58-59页 |
| ·基于核主元分析与神经网络的空调传感器故障诊断 | 第59-60页 |
| ·基于遗传算法的神经网络预测器参数选定 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 仿真实验 | 第64-84页 |
| ·仿真实验平台 | 第64页 |
| ·TRNSYS软件简介 | 第64页 |
| ·MATLAB仿真软件简介 | 第64页 |
| ·基于主元分析法的空调系统传感器故障诊断实验 | 第64-70页 |
| ·主元数的确定 | 第64-65页 |
| ·温度、湿度传感器故障的检测和诊断 | 第65-70页 |
| ·基于核主元分析法与人工神经网络的空调传感器故障诊断实验 | 第70-83页 |
| ·核主元分析对各种传感器故障的检测 | 第70-73页 |
| ·BP神经网络预测器仿真实验 | 第73-78页 |
| ·加入遗传算法的BP神经网络预测器仿真实验 | 第78-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 结束语 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-91页 |
| 致谢 | 第91-92页 |
| 个人简历 | 第92页 |