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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,点击这进入下载页面
 
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