基于人工神经网络的地下水源热泵系统节能诊断研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题研究的背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第10-12页 |
| ·本课题的提出 | 第12-13页 |
| ·本课题主要研究的内容和创新点 | 第13-14页 |
| ·本课题研究方案 | 第14-16页 |
| 2 地下水源热泵空调系统节能状态分析 | 第16-25页 |
| ·系统主要耗能设备节能状态分析 | 第16-22页 |
| ·热泵机组节能状态分析 | 第16-17页 |
| ·输配环路节能状态分析 | 第17-22页 |
| ·系统节能状态分析 | 第22-25页 |
| ·系统节能状态分析与部分设备节能状态分析的关系 | 第22页 |
| ·系统运行指标参数的建立 | 第22-25页 |
| 3 地下水源热泵空调系统监测系统 | 第25-30页 |
| ·参数的在线采集 | 第25-27页 |
| ·基本运行参数的采集 | 第25-27页 |
| ·复合参数的采集 | 第27页 |
| ·参数的传输与处理 | 第27-30页 |
| ·基本参数的传输与处理 | 第27-28页 |
| ·复合参数的传输与处理 | 第28-30页 |
| 4 地下水源热泵空调系统节能诊断系统模型 | 第30-35页 |
| ·地下水源热泵空调系统运行参数与节能诊断的关系 | 第30-31页 |
| ·基本特征参数与系统能耗状态的关系 | 第30-31页 |
| ·指标参数与系统能耗状态的关系 | 第31页 |
| ·地下水源热泵空调系统节能诊断关系库 | 第31-35页 |
| ·节能诊断关系库的建立 | 第31-34页 |
| ·监测参数变化与节能诊断关系库的对应 | 第34-35页 |
| 5 基于人工神经网络的节能诊断实现 | 第35-52页 |
| ·人工神经网络在节能诊断中的应用 | 第35-37页 |
| ·人工神经网络 | 第35-36页 |
| ·人工神经网络适应于节能诊断的特点 | 第36-37页 |
| ·人工神经网络在节能诊断中的实现 | 第37-52页 |
| ·人工神经网络在节能诊断中的输入与输出 | 第37-39页 |
| ·人工神经网络的训练及节能诊断 | 第39-52页 |
| 6 节能诊断系统软件实现和有效性验证 | 第52-57页 |
| ·节能诊断系统硬件与软件实现 | 第52-53页 |
| ·自动节能诊断应用的意义 | 第52页 |
| ·自动诊断流程 | 第52-53页 |
| ·自动节能诊断系统在实际应用中的有效性验证 | 第53-57页 |
| ·实际应用模型 | 第53-54页 |
| ·诊断结果 | 第54-57页 |
| 7 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·研究结论 | 第57页 |
| ·研究展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63页 |
| 学习期间发表的论文 | 第63页 |
| 学习期间的科研工作 | 第63页 |
