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软测量技术在在役家用空调器制冷量检测中的研究与应用
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软测量技术在在役家用空调器制冷量检测中的研究与应用
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-7页
第一章 绪论
第10-16页
1.1 背景和意义
第10-11页
1.2 国内外研究现状
第11-14页
1.3 本文的研究内容和方法
第14-16页
第二章 空调系统制冷量关系表达式的建立
第16-24页
2.1 标准检测方法
第16-18页
2.2 空调关键组件的模型
第18-22页
2.2.1 压缩机
第20-21页
2.2.2 蒸发器
第21-22页
2.3 本章小结
第22-24页
第三章 在役工程应用软测量平台的硬件构建
第24-31页
3.1 测量采用空气焓差法所需的状态变量
第25-26页
3.2 测量采用软测量法所需的状态变量
第26-29页
3.3 现场数据的存储及上传
第29-30页
3.4 本章小结
第30-31页
第四章 基于神经网络的制冷量软测量模型构建
第31-49页
4.1 神经网络简述
第31-32页
4.2 前馈神经网络
第32-33页
4.3 基于BP神经网络的制冷量软测量模型
第33-40页
4.3.1 BP神经网络的特点
第34-35页
4.3.2 基于BP神经网络软测量模型的构建
第35-36页
4.3.3 基于BP网络的制冷量软测量实现与分析
第36-40页
4.4 基于RBF神经网络的制冷量软测量模型
第40-44页
4.4.1 RBF神经网络的特点
第40-41页
4.4.2 基于RBF神经网络软测量模型的构建
第41-42页
4.4.3 基于RBF网络的制冷量软测量分析
第42-44页
4.5 基于支持向量机(SVM)的制冷量软测量模型
第44-47页
4.5.1 支持向量机的特点
第44-45页
4.5.2 基于支持向量机软测量模型的构建
第45-46页
4.5.3 基于支持向量机的制冷量软测量分析
第46-47页
4.6 基于各神经网络制冷量软测量模型的性能比较
第47-48页
4.7 本章小结
第48-49页
第五章 基于BP神经网络制冷量软测量模型的进一步研究
第49-56页
5.1 基于BP神经网络制冷量软测量模型的思维进化算法
第49-53页
5.2 基于BP神经网络制冷量软测量模型的输入变量筛选
第53-55页
5.3 本章小结
第55-56页
第六章 结论和展望
第56-59页
6.1 本文的主要工作
第56-57页
6.2 未来研究的展望
第57-59页
附录 本文公式符号说明表
第59-62页
参考文献
第62-66页
攻读硕士学位期间取得的研究成果
第66-67页
致谢
第67-68页
附件
第68页
本篇论文共
68
页,
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。
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