暖通空調(diào)（Heating,Ventilation and Air Conditioning,HVAC）是包含溫度、濕度、空氣清凈度以及空氣循環(huán)的控制系統(tǒng)。作為HVAC系統(tǒng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),空氣處理單元（Air Handling Unit,AHU）由多個子系統(tǒng)組成,與這些子系統(tǒng)相關(guān)的硬件故障或控制器錯誤都有可能導(dǎo)致AHU系統(tǒng)異常,從而影響HVAC系統(tǒng)的整體性能。近年來,以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展迅猛,其中反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network,BPNN）因其良好的分類和預(yù)測能力而被運用于AHU系統(tǒng)的故障診斷中,然而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等更前沿的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卻未能在該領(lǐng)域得到充分引入。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有出眾的特征提取能力,可以對變量中的異常予以學(xué)習(xí)和捕捉,且在應(yīng)對變量測量值中攜帶的噪聲方面具有良好的魯棒性,因此利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對AHU系統(tǒng)中的故障進(jìn)行檢測和診斷具有研究價值。本文提出了一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（One-Dimensional Convolutional Neural Network,1-D CNN）和小波聚類分析的AHU系統(tǒng)故障診斷... 

【文章來源】：西安電子科技大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
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第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容及章節(jié)安排
第二章 基于1-D CNN的 AHU系統(tǒng)故障診斷方法的基礎(chǔ)理論
    2.1 AHU系統(tǒng)基礎(chǔ)理論
        2.1.1 典型的AHU系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        2.1.2 送風(fēng)溫度控制環(huán)路中常見的傳感器故障
    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論
        2.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        2.2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練
        2.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.3 小波聚類基礎(chǔ)理論
    2.4 矩陣論基礎(chǔ)理論
        2.4.1 線性空間的基和坐標(biāo)
        2.4.2 線性子空間
        2.4.3 向量在子空間的投影
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于1-D CNN的 AHU系統(tǒng)故障檢測與診斷方法
    3.1 故障檢測與診斷方法概覽
    3.2 初步故障檢測
        3.2.1 基于1-D CNN的特征提取
        3.2.2 基于小波聚類的初步故障檢測
    3.3 初步故障診斷
        3.3.1 監(jiān)督量傳感器的初步備故障診斷
        3.3.2 被控量傳感器的初步備故障診斷
    3.4 候選故障的確認(rèn)
    3.5 本章小結(jié)
第四章 1-D CNN故障診斷方法的實驗驗證及性能評估
    4.1 實驗準(zhǔn)備
        4.1.1 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備
        4.1.2 故障檢測和診斷的評價指標(biāo)
    4.2 初步故障檢測和診斷的驗證
        4.2.1 初步故障檢測的驗證
        4.2.2 初步故障診斷的驗證
    4.3 最佳閾值的選取
    4.4 性能評估
        4.4.1 故障檢測效率
        4.4.2 故障診斷效率
        4.4.3 高斯白噪聲條件下的魯棒性測試
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 工作總結(jié)
    5.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡介



本文編號：3423414