基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断方法研究

论文题目: 基于小波神经网络的空调系统传感器故障诊断方法研究

论文类型: 硕士论文

论文专业: 控制理论与控制工程

作者: 徐津津

导师: 李冬辉

关键词: 空调系统,故障诊断,小波神经网络,算法

文献来源: 天津大学

发表年度: 2005

论文摘要: 传感器故障是空调系统中典型故障之一。故障传感器的信号会使控制系统做出错误的决策,从而导致能源的浪费和室内空气品质的下降。因此,传感器的准确性和可靠性对于空调系统的监测和控制起到至关重要的作用,进行传感器故障诊断研究是非常必要的。本文主要以空调系统传感器故障检测问题为目标进行了研究,主要内容包括:1.总结了已有的空调系统传感器故障诊断方法,并对这些方法的优缺点进行了阐述。针对于目前神经网络用于传感器故障诊断方法存在的不足,提出基于小波神经网络的故障诊断方法。2.深入分析了小波神经网络与前向神经网络相比的优势所在,对小波神经网络的训练算法进行了推导,并对传统的BP训练算法进行了两点改进。3.对空调系统传感器的故障类型及表现形式进行了研究,特别是对传感器精度等级下降故障的表现形式进行了讨论。4.现场采集了天津博物馆楼宇控制系统实际运行数据,并对数据进行了分析及预处理。5.通过MATLAB软件设计了小波神经网络及BP网络的算法程序,通过大量的仿真实验验证了WNN网络从训练速度及网络性能方面均优于BP网络的结论。6.对训练好的小波神经网络进行了传感器故障诊断能力的验证,通过仿真实验证明,基于小波神经网络的故障诊断系统对于空调系统传感器故障具有较好的诊断效果。本文尝试性将小波分析理论与神经网络技术相结合用于解决智能建筑中空调机组传感器的故障诊断问题,通过仿真试验证明了该网络具有令人满意的故障诊断能力。该方法对于完善空调系统传感器故障诊断方法具有特定意义。

论文目录:

中文摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 空调系统传感器故障诊断的意义

1.2 传感器故障检测与诊断技术的研究现状

1.2.1 传感器故障检测与诊断的理论方法评述

1.2.2 空调系统传感器故障检测与诊断技术的进展

1.3 本课题的研究目的及主要内容

第二章 神经网络基本理论

2.1 人工神经网络概述

2.1.1 人工神经网络的发展与现状

2.1.2 人工神经网络的基本概念

2.2 BP神经网络和标准的BP算法

2.3 BP网络的缺陷

2.4 BP网络的改进方案

2.4.1 BP算法的启发式改进

2.4.2 数值优化技术

第三章 小波神经网络

3.1 小波理论

3.1.1 连续小波变换

3.1.2 离散小波变换及二进小波变换

3.2 小波神经网络

3.2.1 小波神经网络的发展历史及研究现状

3.2.2 小波神经网络特点及与前向神经网络的比较

3.2.3 小波神经网络的分类

3.2.4 小波神经网络的函数逼近能力分析

3.2.5 小波神经网络训练算法推导及算法的改进

第四章 空调系统传感器故障诊断方案

4.1 研究对象简介

4.2 传感器故障类型

4.2.1 传感器故障类型及仿真实现方法

4.2.2 空调系统中传感器故障分类及其特性描述

4.3 空调系统传感器故障诊断方案

4.4 关于传感器故障诊断系统的几点说明

4.4.1 网络结构及基函数的确定

4.4.2 训练样本的选择及预处理

4.4.3 报警阈值的选取

第五章 传感器故障诊断仿真研究

5.1 小波神经网络和BP神经网络的比较

5.2 小波神经网络故障诊断能力验证

5.2.1 温度传感器故障诊断

5.2.2 湿度传感器故障诊断

结束语

参考文献

发表论文和科研情况说明

致谢

发布时间: 2007-04-17

参考文献

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标签：空调系统论文;  故障诊断论文;  小波神经网络论文;  算法论文;