| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| 1.1 洁净空调故障诊断的研究目的 | 第7页 |
| 1.2 洁净空调故障诊断的研究意义 | 第7-8页 |
| 1.3 故障诊断的基本概念与常用方法 | 第8-12页 |
| 1.3.1 故障诊断基本概念 | 第8-9页 |
| 1.3.2 故障诊断常用方法 | 第9-12页 |
| 1.4 空调故障诊断的发展与现状 | 第12-16页 |
| 1.4.1 国外HVAC 的FDD 技术的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4.2 国内故障检测与诊断技术的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4.3 故障检测与诊断技术的发展方向 | 第15-16页 |
| 1.5 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 空调故障诊断的原理 | 第17-27页 |
| 2.1 人工神经网络 | 第18-22页 |
| 2.1.1 神经网络的模型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 激活函数 | 第19-21页 |
| 2.1.3 网络训练BP 算法 | 第21页 |
| 2.1.4 人工神经网络的优缺点 | 第21-22页 |
| 2.2 模糊理论 | 第22-26页 |
| 2.2.1 模糊集 | 第23页 |
| 2.2.2 模糊变换 | 第23页 |
| 2.2.3 故障原因集 | 第23-24页 |
| 2.2.4 故障征兆集 | 第24页 |
| 2.2.5 故障权重集 | 第24-25页 |
| 2.2.6 隶属函数的确定 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 洁净空调故障模拟实验系统 | 第27-39页 |
| 3.1 洁净室空调实验系统 | 第27-32页 |
| 3.1.1 洁净室空调系统的简介 | 第27页 |
| 3.1.2 洁净室空调系统的常见故障 | 第27-28页 |
| 3.1.3 实验系统 | 第28-31页 |
| 3.1.4 实验方案 | 第31-32页 |
| 3.2 实验结果及分析 | 第32-39页 |
| 3.2.1 特征参数与故障状态的整体关系 | 第32-34页 |
| 3.2.2 各参数在不同运行状态下的变化 | 第34-39页 |
| 第四章 洁净空调系统故障检测的实现 | 第39-55页 |
| 4.1 输入模糊化模块的建立 | 第40-42页 |
| 4.2 神经网络推理模块的建立 | 第42-51页 |
| 4.2.1 网络层数 | 第42-43页 |
| 4.2.2 每层神经元数 | 第43-44页 |
| 4.2.3 每层激活函数及学习速率 | 第44页 |
| 4.2.4 初始权值的选取 | 第44页 |
| 4.2.5 输入输出矢量的确定 | 第44-48页 |
| 4.2.6 利用MATLAB 实现 | 第48-51页 |
| 4.3 输出清晰化模块 | 第51-52页 |
| 4.4 模糊神经网络的验证 | 第52-55页 |
| 第五章 结论及展望 | 第55-57页 |
| 5.1 结论 | 第55-56页 |
| 5.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |