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论文编号:ZD1017 论文字数:20839,页数:43
摘 要
随着科学技术的不断发展和工业自动化水平的快速提高，工业和舒适性中央空调的应用日趋增多，致使制冷系统内部结构越来越复杂，系统故障的潜在发生点增多了，这对及时发现和诊断系统的故障发生部位提出了更高的要求。传统的人工诊断方式已经不能满足实际的要求，因此，计算机故障诊断技术逐渐成为目前研究的热门，随着应用的不断深入，其经济价值也逐渐得以体现。
本论文通过神经网络的方法和专家系统的方法对空调故障诊断技术中进行了研究。
在神经网络的方法中对模糊信息处理的神经网络方法、基本模糊神经元和模糊神经网络模型进行了简要的介绍。然后构造了基于模糊神经网络的中央空调空气处理器的故障诊断模型。该模糊神经网络共有4层，对每一层神经元的确定做了详细的介绍，并给出了5类故障现象的隶属度函数。最后利用MATLAB对该模糊神经网络进行仿真。
专家系统的方法先分析了压缩式制冷循环的原理，分析了制冷机的工作特性，从理论上得出了冷水机组常见故障的表现特征。对专家系统结构和特性做了介绍。然后在理论上对深浅知识的表示、获取方式做了论述，并对知识库的构建和管理以及推理控制方式都做了说明。
关键词：中央空调，人工神经网络，专家系统，故障诊断
Abstract
With the continuous development of technology and industrial automation, the using of industrial and comfortable central air-conditioning increased quickly. The refrigeration system get more and more complicated than before. As a result, the latency trouble points increased, it demands more ability in the system’s trouble shooting. At present, the trouble shooting by manual work is no longer met the actual needs. so the computer aided trouble shooting technology gets more and more pop and gets much economic value by its widely used.
In this paper, the method through neural network and expert system approach to fault diagnosis of air-conditioning technology is studied. In the neural network approach for fuzzy information processing in the neural network method, the basic fuzzy neurons and fuzzy neural network model for a brief introduction. And then construct a fuzzy neural network based on the central air-conditioning air processor fault diagnosis model. The fuzzy neural network a total of 4 layers of neurons in each layer to determine a detailed introduction, and given the phenomenon of category 5 fault membership function. Finally, the MATLAB simulation of fuzzy neural networks. Expert system approach to analysis of the compression refrigeration cycle principle, an analysis of operating characteristics of the refrigerator, cold water drawn from the theoretical unit of the performance characteristics of common faults. On the structure and characteristics of expert system is introduced. And then the depth of theoretical knowledge that has been done on ways to obtain and build the knowledge base and inference control and management have done that way.
Keywords: Centralair-eondition，ANN，Expert system，Failurediagnose
中文摘要 II
Abstract III
1 绪 论 1
1.1 选题的背景与意义 1
1.2 空调制冷系统常见故障分析 2
2 中央空调故障检测研究现状及技术 4
2.1 中央空调故障检测研究现状 4
2.2 故障检测主要技术内容 4
2.3 故障检测技术的几种主要方式方法 4
3 中央空调基于神经网络的故障检测 7
3.1 基于神经网络的方法 7
3.2 神经网络故障检测的内容 7
3.3 人工神经网络的基本概念 8
3.3.1 神经网络的基本特性 10
3.3.2 典型神经网络的模型 10
3.4基于神经网络的知识获取 11
3.5 空气处理器故障分析 11
3.6 BP神经网络的结构 13
3.7模糊神经网络在中央空调故障检测中的应用 17
3.8 基本模糊神经元 17
3.9 基于模糊神经网络故障诊断 18
3.9.1模糊逻辑理论的基本概念 18
3.9.2 隶属函数 18
3.9.3模糊神经网络的构造 19
3.10基于模糊神经网络的中央空调故障检测实例 23
4 基于专家系统的故障检测 25
4.1 蒸汽压缩式循环制冷原理及应用 25
4.2 影响压缩机性能的因素 26
4.3故障对应的特征参数变化及其对制冷机性能的影响 27
4.4机组运行状态对应的特征参数变化特征 29
4.5 专家系统的基本结构及功能 31
4.6 专家系统的基本特征 34
4.7故障检测软件 35
5 总 结 37
致 谢 38
参考文献 39
