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地铁站冷水机组故障检测与诊断模拟研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 课题研究背景及意义第11-12页
    1.2 地铁站冷水机组概述第12-14页
        1.2.1 地铁站水系统第12页
        1.2.2 地铁站冷冻机房的设计第12-13页
        1.2.3 冷水机组的选型第13-14页
    1.3 冷水机组的工作原理第14-16页
        1.3.1 基本的制冷循环第14-15页
        1.3.2 典型故障第15-16页
    1.4 冷水机组故障检测与诊断的研究现状第16-20页
        1.4.1 国外研究现状第16-18页
        1.4.2 国内研究现状第18-20页
    1.5 本文章节安排第20-21页
第2章 基于ICA的冷水机组故障检测第21-37页
    2.1 引言第21页
    2.2 ASHRAE 1043-RP第21-28页
        2.2.1 系统简介第22-24页
        2.2.2 稳态筛选第24-25页
        2.2.3 变量选择第25页
        2.2.4 数据分析第25-28页
    2.3 独立成分分析第28-31页
        2.3.1 ICA的定义第28-29页
        2.3.2 变量的中心化第29-30页
        2.3.3 基于PCA的白化第30-31页
    2.4 基于ICA的故障检测方法第31-33页
        2.4.1 统计量控制限的计算第31-32页
        2.4.2 故障检测模型第32-33页
    2.5 实验结果与分析第33-36页
    2.6 小结第36-37页
第3章 基于改进FastICA的冷水机组故障检测第37-49页
    3.1 引言第37页
    3.2 FastICA算法第37-39页
    3.3 改进的FastICA算法第39-42页
        3.3.1 牛顿迭代法第39-40页
        3.3.2 修正的牛顿迭代法第40-42页
        3.3.3 基于修正牛顿迭代法的FastICA算法第42页
    3.4 基于改进FastICA的故障检测方法第42-45页
        3.4.1 离线建模第43-45页
        3.4.2 在线检测第45页
    3.5 实验结果与分析第45-48页
    3.6 小结第48-49页
第4章 基于ICA-LSSVM的冷水机组故障诊断第49-63页
    4.1 引言第49页
    4.2 最小二乘支持向量机算法第49-56页
        4.2.1 支持向量机第49-52页
        4.2.2 最小二乘支持向量机第52-54页
        4.2.3 最小二乘支持向量机多分类方法第54-56页
    4.3 最小二乘支持向量机的核函数及参数优化第56-58页
        4.3.1 核函数第56-57页
        4.3.2 参数优化第57-58页
    4.4 基于ICA-LSSVM的故障诊断方法第58-60页
    4.5 实验验证与结果分析第60-62页
    4.6 小结第62-63页
第5章 冷水机组故障模拟实验第63-81页
    5.1 引言第63页
    5.2 地铁实训平台第63-67页
        5.2.1 实验台简介第63-64页
        5.2.2 测点的布置第64-66页
        5.2.3 数据采集系统第66-67页
    5.3 实验及数据分析第67-74页
        5.3.1 制冷剂泄漏第67-68页
        5.3.2 制冷剂过量第68-69页
        5.3.3 冷却水流量不足第69-71页
        5.3.4 冷冻水流量不足第71-72页
        5.3.5 冷却塔风机故障第72-73页
        5.3.6 冷凝器结垢第73-74页
    5.4 冷水机组故障检测与诊断模型验证第74-80页
        5.4.1 基于改进ICA的故障检测结果与分析第75-79页
        5.4.2 基于ICA-LSSVM的故障诊断结果与分析第79-80页
    5.5 小结第80-81页
总结与展望第81-83页
    总结第81-82页
    展望第82-83页
参考文献第83-87页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第87-89页
致谢第89页

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