关键字： 制冷

[硕士]制冷系统故障预测与诊断方法研究内容介绍
【作者】 闫爱云; 
【导师】 徐精彩; 傅明星; 
【学位授予单位】 西安科技大学; 
【学科专业名称】 安全技术及工程 
【论文级别】 硕士 
【学位年度】 2005 
【页数】 90
本文应用故障树分析理论结合制冷系统一般结构建立了制冷系统的故障树，为了说明结、枝、叶事件对顶事件的影响程度分别从频率和维修费用两方面进行分析，从故障发生频率看，故障频率比较高的是控制元件和电器元件，是属于硬故障；从维修费用来看压缩机维修费用最高，而压缩机发生故障大部分也属于硬故障，对于硬故障通过机理分析，在生产设计时技术改进就尽量可以避免；反而是软故障因其隐蔽和渐变性成为我们研究的重点。通过对七种软故障分析，得出特征与状态参数关系。针对这七种情况,本论文分别应用灰色预测模型、灰色关联分析和 BP 神经网络模型来预测和诊断。基于灰色理论中关于参数预测的方法，建立了以冷水进口温度为机组故障特性参数的动态等维递补灰色预测模型，经检验表明，精度比较高。建立制冷系统多参数灰色关联诊断模型。基于 BP 模型神经网络的故障诊断推理方法，建立基于 BP 神经网络的制冷系统故障诊断模型。