基于HHT-WNN方法的空调系统传感器故障诊断研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 缩略词表 | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 故障诊断的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 故障诊断方法综述 | 第10-15页 |
| 1.3 故障诊断的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4 空调系统的结构与故障类型 | 第17-21页 |
| 1.5 本文的主要研究工作 | 第21-23页 |
| 第2章 希尔伯特-黄变换 | 第23-30页 |
| 2.1 希尔伯特变换 | 第23页 |
| 2.2 希尔伯特-黄变换 | 第23-28页 |
| 2.2.1 希尔伯特-黄变换简介 | 第23-24页 |
| 2.2.2 经验模态分解 | 第24-27页 |
| 2.2.3 希尔伯特谱分析 | 第27-28页 |
| 2.3 HHT在故障诊断中的应用 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 小波神经网络 | 第30-46页 |
| 3.1 小波变换理论 | 第30-32页 |
| 3.2 神经网络 | 第32-36页 |
| 3.2.1 神经元模型 | 第32-33页 |
| 3.2.2 神经元的传递函数 | 第33-34页 |
| 3.2.3 神经网络的学习规则 | 第34-35页 |
| 3.2.4 神经网络的主要特点 | 第35-36页 |
| 3.3 小波神经网络 | 第36-44页 |
| 3.3.1 小波神经网络的模型 | 第36-37页 |
| 3.3.2 小波神经网络的建立 | 第37-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 HHT-WNN故障诊断方法 | 第46-57页 |
| 4.1 基于HHT的信号奇异性检测 | 第46-50页 |
| 4.1.1 幅值突变 | 第46-47页 |
| 4.1.2 频率突变 | 第47-48页 |
| 4.1.3 脉冲突变 | 第48页 |
| 4.1.4 方向突变 | 第48-50页 |
| 4.2 HHT-WNN故障诊断方法的研究 | 第50-56页 |
| 4.3 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 温度传感器故障的仿真实验 | 第57-72页 |
| 5.1 采样信号 | 第57页 |
| 5.2 故障检测的仿真 | 第57-62页 |
| 5.2.1 完全失效故障的仿真 | 第58-59页 |
| 5.2.2 偏差故障的仿真 | 第59-60页 |
| 5.2.3 漂移故障的仿真 | 第60页 |
| 5.2.4 精度下降故障的仿真 | 第60页 |
| 5.2.5 故障检测响应速度的评价 | 第60-62页 |
| 5.3 故障特征提取的仿真 | 第62-67页 |
| 5.3.1 完全失效故障特征提取的仿真 | 第62-64页 |
| 5.3.2 偏差故障特征提取的仿真 | 第64页 |
| 5.3.3 漂移故障特征提取的仿真 | 第64-66页 |
| 5.3.4 精度下降故障特征提取的仿真 | 第66-67页 |
| 5.4 故障类型识别的仿真 | 第67-69页 |
| 5.5 故障恢复的仿真 | 第69-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 本文总结 | 第72-73页 |
| 6.2 研究展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
