基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断方法研究



基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断方法研究

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基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断方法研究

论文目录
中文摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-7 页
第一章绪论	第7-14 页
· 空调系统传感器故障诊断的意义	第7-8 页
· 传感器故障检测与诊断技术的研究现状	第8-12 页
· 传感器故障检测与诊断的理论方法评述	第8-10 页
· 空调系统传感器故障检测与诊断技术的进展	第10-12 页
· 本课题的研究目的及主要内容	第12-14 页
第二章神经网络基本理论	第14-30 页
· 人工神经网络概述	第14-20 页
· 人工神经网络的发展与现状	第14-16 页
· 人工神经网络的基本概念	第16-20 页
· BP神经网络和标准的BP算法	第20-23 页
· BP网络的缺陷	第23-24 页
· BP网络的改进方案	第24-30 页
· BP算法的启发式改进	第25-27 页
· 数值优化技术	第27-30 页
第三章小波神经网络	第30-43 页
· 小波理论	第30-32 页
· 连续小波变换	第30-31 页
· 离散小波变换及二进小波变换	第31-32 页
· 小波神经网络	第32-43 页
· 小波神经网络的发展历史及研究现状	第32-33 页
· 小波神经网络特点及与前向神经网络的比较	第33-34 页
· 小波神经网络的分类	第34-35 页
· 小波神经网络的函数逼近能力分析	第35-36 页
· 小波神经网络训练算法推导及算法的改进	第36-43 页
第四章空调系统传感器故障诊断方案	第43-50 页
· 研究对象简介	第43-44 页
· 传感器故障类型	第44-46 页
· 传感器故障类型及仿真实现方法	第44 页
· 空调系统中传感器故障分类及其特性描述	第44-46 页
· 空调系统传感器故障诊断方案	第46-48 页
· 关于传感器故障诊断系统的几点说明	第48-50 页
· 网络结构及基函数的确定	第48 页
· 训练样本的选择及预处理	第48-49 页
· 报警阈值的选取	第49-50 页
第五章传感器故障诊断仿真研究	第50-59 页
· 小波神经网络和BP神经网络的比较	第50-52 页
· 小波神经网络故障诊断能力验证	第52-59 页
· 温度传感器故障诊断	第52-55 页
· 湿度传感器故障诊断	第55-59 页
结束语	第59-60 页
参考文献	第60-64 页
发表论文和科研情况说明	第64-65 页
致谢	第65 页

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