压缩机性能试验系统的故障检测及可靠性研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 第二章 研究对象 | 第18-37页 |
| 2.1 试验台原理 | 第18-19页 |
| 2.1.1 试验台一般规定 | 第18页 |
| 2.1.2 试验过程规定 | 第18-19页 |
| 2.2 测试方法 | 第19-24页 |
| 2.2.1 方法A：第二制冷剂量热器法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 方法D2：排气管制冷剂气体流量计法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 方法G：水冷冷凝器量热器法 | 第22-23页 |
| 2.2.4 方法J：制冷剂气体冷却法 | 第23-24页 |
| 2.3 实际压缩机性能测试平台结构 | 第24-34页 |
| 2.3.1 汽车空调压缩机性能试验平台 | 第24-30页 |
| 2.3.2 螺杆压缩机性能试验平台 | 第30-34页 |
| 2.4 试验台工况的控制稳定性 | 第34-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于移动窗口神经网络的故障诊断方法 | 第37-52页 |
| 3.1 基于移动窗口的数据判稳方法 | 第37-42页 |
| 3.1.1 方法介绍 | 第37页 |
| 3.1.2 稳定状态检测器移动窗口 | 第37-39页 |
| 3.1.3 项目中实践的软件编写以及操作步骤 | 第39-42页 |
| 3.2 基于神经网络的故障诊断方法 | 第42-51页 |
| 3.2.1 几种常见的网络故障诊断模型 | 第43-44页 |
| 3.2.2 神经网络基本理论 | 第44-46页 |
| 3.2.3 基于BP模型的神经网络理论 | 第46-49页 |
| 3.2.4 工程使用神经网络 | 第49-51页 |
| 3.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 压缩机性能试验台可靠性的试验验证 | 第52-86页 |
| 4.1 汽车空调压缩机实验平台 | 第52-62页 |
| 4.1.1 试验平台的介绍 | 第52页 |
| 4.1.2 故障介绍 | 第52-53页 |
| 4.1.3 建模方法和阈值选择 | 第53页 |
| 4.1.4 试验验证结果和分析 | 第53-61页 |
| 4.1.5 总结 | 第61-62页 |
| 4.2 螺杆压缩机实验平台 | 第62-84页 |
| 4.2.1 故障介绍 | 第62页 |
| 4.2.2 建模方法和阈值选择 | 第62-65页 |
| 4.2.3 试验验证结果和分析 | 第65-84页 |
| 4.2.4 总结 | 第84页 |
| 4.3 本章小结 | 第84-86页 |
| 第五章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 攻读学位期间的学术成果 | 第93-95页 |
