一、电冰箱性能测试系统故障分析及其对策（论文文献综述）
徐晓昂[1]（2021）在《家用电冰箱换热器换热性能测试研究》文中研究表明冰箱换热器是冰箱的重要部分,开发高效经济的冰箱换热器是降低生产成本的重要手段。多功能测试试验台是开发新型冰箱换热器的重要设备,冰箱换热器性能测试实验可以排除系统中气体部件性能的影响,为冰箱换热器设计提供数据,为计算机仿真提供性能指标。换热量是家用电冰箱换热器的关键技术指标,现行换热器标准没有适合的测试方法。针对家用冰箱换热器换热量小的特点,提出测试换热性能的实验装置,对系统测试方法、控制系统与数据处理进行分析。针对冰箱换热器搭建性能测试平台具有较高测试精度。
熊雪[2]（2020）在《追光式太阳能光伏直流冷藏柜的实验研究》文中指出随着人们对清洁能源的不断开发,太阳能的优势日益凸显,太阳能技术的应用也越来越受到重视。传统的制冷装置绝大部分依赖于国家电网,许多未被电网覆盖但同样有制冷需求的地区则受此限制。本文将光伏系统与制冷系统结合,设计开发出独立于电网、适用性强的环保型冷藏柜,对提高偏远地区人民的生活质量及推动冷链物流的发展都具有非常现实的意义。完善稳定的太阳能追踪系统是充分利用太阳能最有效的装置,本文在前人研究的基础上,提出一种对日跟踪伺服控制系统的设计方法并制作出精度合适、适用于冷藏柜的单轴追光式太阳能电池板。该装置整体呈板状,采用伺服电机与太阳能电池单元——匹配的方式实现了多个太阳能电池单元的同步追光,可替代传统固定式太阳能电池板在大范围内应用。该追光式太阳能电池板的优势在于通过单元追光的方式实现了太阳能的高效利用,达到了提高太阳能转换率的目的,并解决了已有形式的追光式太阳能电池板占地面积大、占用空间大的局限性问题,极大地扩大了追光式太阳能电池板的适用范围。通过对比实验验证了在晴朗及阴雨天气条件下追光式太阳能电池板的光电转化率都优于固定式太阳能电池板,且与理论计算基本符合。在验证了追光式太阳能电池板工作的可靠性后,将其作为冷藏柜的供电系统,分别在日间及模拟夜间的条件下,对光伏系统的供电特性进行实验研究,证明了该供电系统能够提供稳定的电压、电流,保证冷藏柜的独立稳定运行。在对冷藏柜制冷系统进行实验的过程中,通过改变制冷剂充注量,监测制冷系统的蒸发温度、压缩机的排气压力以及冷藏室内的降温速率,最终确定制冷系统内制冷剂的最佳充注量为120g。进一步地,在最佳充注量条件下,通过对冷藏室内不同负荷条件下制冷系统关键部件的实验数据进行综合对比研究,确定在1000ml水负荷状态下,冷藏柜运行状态更佳。最后,对最佳运行工况下的光伏直流冷藏柜进行能效分析并提出改进方案。追光式太阳能电池板的研究对更充分地利用太阳能、提高太阳能的利用率有较大的工程意义,对推广追光式太阳能电池板的应用起到一定的助力作用。通过对冷藏柜和光伏系统的匹配设计、运行实验,为光伏发电制冷系统的研究积累了重要数据并对日后太阳能冷藏柜的推广应用有一定的借鉴意义。
高川峻[3]（2020）在《居民区低压直流配电关键技术研究》文中提出全球变暖与能源枯竭使得分布式电源和新能源产品得到了大力的推广和发展,电力电子技术的发展使得电力系统用户侧的直流负荷数量上升,这些变化让人们重新关注起直流配电系统,本文的主要研究对象是居民区低压直流配电系统,利用PSCAD软件针对居民区的特点主要分三个部分进行了研究:（1）首先根据居民区的整体情况研究了居民区直流配电系统的整体结构:电压等级、接线方式、组成单元、关键设备器件等,最终确定了10kV、750V和400V的电压等级和对称单极性分层式的母线结构,并采用了光伏电池、蓄电池、电动汽车充电桩和交直流负荷作为主要负荷;（2）然后利用仿真研究居民区直流配电系统各部分的控制方案:各主要单元的控制方案设计、整体模型搭建、进行了在正常运行、光伏发电条件改变和负荷波动这三种不同工况下的仿真,证明了该系统具有一定的可行性;（3）最后对居民区直流配电系统的保护方案进行了探索:各故障类型的分析与建模计算、电容中点接地方式研究与仿真、继电保护方案设计与仿真、用户侧接地保护分析,可知在以上保护方案下,系统具备一定的可靠性,随着直流断路器和故障限流器等保护装置的成熟,其故障保护将会得到更多发展以适应居民区的配电要求。
焦森[4]（2020）在《零能耗智能住宅设计与节能管理研究 ——以“栖居2.0”为例》文中指出近年来,气候环境与能源问题日益严峻,我国亟需构建清洁低碳、安全高效的能源体系。建筑业作为国民经济的重要产业,其能耗占比全社会总能耗的37%。据统计,截止2018年,我国建筑面积总量约601亿m2,其中城镇住宅和农村住宅建筑面积为244亿m2和229亿m2,面对如此庞大的建筑规模,要实现建筑节能降耗、能源可持续发展,同时又能让老百姓住上舒适、绿色、便捷、健康的家,已经成为住宅建筑领域研究的重要问题,可再生能源与智能化节能管理技术融合应用于传统住宅建筑的零能耗智能住宅为其提供了一个新的方向。本文以作者参加的“SDC2018中国国际太阳能十项全能竞赛”为背景,以零能耗智能住宅“栖居2.0”为研究平台,主要内容如下:首先,研究了“栖居2.0”零能耗智能住宅的实现路径,通过主、被动式节能策略,装配式建造体系,以及建筑智能化系统等,充分利用可再生资源,通过智慧节能管理,实现了健康舒适、生活便利、安全宜居、资源节约的居住环境;其次,通过对“栖居2.0”光伏发电系统为期一年的监测数据分析,建立了可再生能源发电预测模型,并将其应用到实际问题中,为家庭能源管理系统的节能管理和优化调度提供科学依据,保障了公共电网的稳定性;最后,进行了零能耗住宅建筑运行可持续评价研究,基于“栖居2.0”在半个月竞赛期间实际运行数据,根据健康舒适、家用电器、生活便利和能源绩效等主要指标,对其进行了综合分析评价,结果表明其运行可持续性评价为优。本研究所设计和建造的零能耗智能住宅“栖居2.0”经过了国际赛事的考验,在建筑可持续和节能管理方面取得了优秀的评价,该研究成果对我国零能耗智能住宅的研究及推广应用具有重要指导与示范价值。
于仙毅[5]（2020）在《基于数据挖掘的热泵系统节能运行及泄漏模式识别研究》文中研究说明暖通空调设备的节能高效运行是长期的研究目标。热泵空调系统将低品位热源转化为高品位热能,广泛应用于工程实际,从设计生产到长期运行各个阶段都会产生大量的数据。本文应用数据挖掘方式对热泵系统在热泵干燥和热泵热水系统上积累的大量数据,针对热泵干燥系统提炼节能高效运行状态规则,分析满足干燥指数前提下最佳运行方案;针对热泵热水系统提取故障表征特征,实现热泵空调设备的故障模式识别,对于热泵系统高效安全运行有理论和现实意义。首先,结合热泵系统在热泵干燥和热泵热水系统的故障诊断背景,从无监督类和监督类数据挖掘算法两方面进行阐述并建立基于数据挖掘的热泵系统节能运行及故障诊断识别研究的整体框架。其次,针对洗碗机热泵干燥系统的干燥性能影响因素和节能运行优化分析问题建立“预处理-关联规则挖掘-节能策略分析”的无监督类挖掘研究流程,筛选出餐具整体干燥性能和各类餐具性能之间的关联规则,并从数值数据角度来对比分析,验证了干燥指数间关联规则的可解释性;在干燥指数和各类影响因素间分析了热泵干燥系统状态参数和干燥性能之间的关联关系,提取了充注量、环境温度、供风方式三类外界影响因素和干燥指数的关联规则,分析了三个外界因素对干燥性能的影响。分析热泵系统制热性能和干燥性能之间的关联规则,结合各类影响因素与干燥性能影响关系,总结了洗碗机热泵干燥系统的节能运行策略,从热泵系统制热性能和热风与餐具换热两大类影响因素分析干燥性能与热泵节能的关系,得到完整的节能运行策略。最后,针对热泵系统的制冷剂泄漏及其他故障的诊断识问题建立了“特征提取-故障诊断识别”的基于监督类数据挖掘流程,通过实验的方式收集到模拟热泵系统实际制冷剂泄漏和其他故障的数据,原始数据预处理得到包含41个原始数据参数特征的数据集。利用用Reflief F特征选择方法和PCA方式进行泄漏及其他故障的特征提取,筛选得到泄漏故障相关性权重最高的10维新的参数特征,PCA特征提取方法将原始41维参数特征进行空间线性变换得到用于表征的泄漏故障或其他故障的特征。最后建立泄漏及其他故障诊断识别的PCA-SVM模型,分别在二分类和多分类识别模式下验证了PCA-SVM模型的识别精度,得到以Model-pca5模型为代表的泄漏识别准确率高达100%的模型。研究了不同故障和泄漏速率对模型的诊断识别性能的影响,并对经过Reflief F特征选择算法优化的PCA-SVM模型进行验证和对比,得到优化后的PCA-SVM模型。
荀鹏[6]（2018）在《信息物理系统数据注入攻击和检测方法研究》文中指出随着信息技术的快速发展,万物互连正在加快实现。物理域组件和信息域组件正在加快融合,形成信息物理系统（Cyber-Physical System,CPS）。许多大规模的信息物理系统如智能电网、智能交通和智能工厂等的广泛应用为人民群众提供高效的服务,然而,其高度的开放性也使得系统面临严峻的网络攻击威胁。特别地,数据注入攻击能够简单地实施和引起物理子系统性能严重降级或组件破坏。数据注入攻击是指攻击者通过入侵信息网络,修改传感器的感知数据或者控制器流出的命令信号导致系统故障的攻击。目前,对于数据注入攻击的研究,研究人员主要探讨如何注入绕过检测器检测的数据和怎样加强检测器检测的方法。然而,研究人员忽略攻击者长期实施数据注入的可能,攻击者通过修改命令信号发起数据注入攻击的可能和实施复杂的协同错误数据注入攻击的可能。本文针对目前数据注入攻击研究的不足,从攻击和防御两个方面研究数据注入攻击,通过探索新的攻击策略如基于状态伪造的持续性感知数据注入攻击、协同攻击、命令拆分攻击,促进有效的检测方法的提出,使系统变得更加安全。主要工作和贡献包括以下几个方面:1.考虑持续数据注入攻击的危害性和现有攻击模型对持续感知数据注入攻击研究的不足,站在攻击者的视角,提出基于状态伪造的持续性感知数据注入威胁模型。攻击者在拥有少量系统知识的情况下,通过分析历史数据计算系统参数,连续注入合适的感知数据使得控制命令与实际系统状态不符,导致长期的性能降级或物理设备损毁而不被发现。仿真实验表明,相比于一次感知数据注入,基于状态伪造的持续性感知数据注入能够持续不被发现修改感知数据,导致系统性能长期降级或物理设备损坏,具有更强的破坏力和更好的隐蔽性。2.针对现有检测方法无法识别基于状态伪造的持续性感知数据注入攻击的现状,提出基于第一偏差的异构数据检测方法。该检测方法同时收集连续的感知数据和离散的控制命令,将控制命令转化为连续的控制信号,利用基于第一偏差的机器学习算法,训练二分类器,对系统数据实时检测。仿真实验表明,基于第一偏差的异构数据检测方法能够有效地检测基于状态伪造的持续性感知数据注入攻击。3.考虑控制命令被恶意修改的危害性和现有攻击策略对命令数据注入攻击探索的不足,站在攻击者的角度,提出命令拆分攻击策略。攻击者通过修改感知数据,使得执行器接收控制信号前,命令被错误拆分。讨论两种可能的错误命令拆分攻击模式:错误命令序列和错误命令分发。基于两种攻击模式,讨论三种可行的攻击模型。仿真实验表明,命令拆分具有很强的危害性,能够破坏系统性能或扰乱物理过程。4.考虑现有检测方法对命令拆分攻击不具有检测能力,设计基于双层命令关联的异常检测方法。该检测方法同时收集控制器流出的命令序列和执行器接收的控制信号,分析两类数据关联,实时检测命令数据是否被修改。仿真实验表明,该检测方法能够有效检测命令拆分攻击。5.考虑协同攻击的危害性和现有攻击模型对协同数据注入攻击研究的不足,提出基于感知数据注入和命令数据注入的协同攻击策略。站在攻击者的角度,以智能电网作为应用场景,研究通过修改控制命令恶意调控直接负载,同时修改感知数据来欺骗系统检测器的持续攻击策略——直接负载持续修改攻击。探索如何获得最大攻击效果的最优攻击序列。仿真实验表明,与一次直接负载修改攻击相比,直接负载持续修改攻击更具隐蔽性,也能获得更大的攻击效果;最优攻击序列搜索算法能够有效和快速的找到最优攻击序列。6.考虑现有检测方法无法发现协同数据注入攻击和准确定位攻击目标的现状,提出基于事件和时间序列关联的检测方法。该检测方法通过分析事件和时间序列之间存在的关联实施异常检测和攻击目标定位。为更快地挖掘关联,提出基于贪心规则的多事件和多时间序列关联挖掘算法。基于被挖掘的关联,提出如何利用关联数据检测协同数据注入攻击和定位单个攻击目标的方法。为应对多攻击同时发生的可能,构建基于异构数据关联的原因网络模型和基于原因网络的攻击定位算法。仿真实验表明,基于事件和时间序列关联的检测方法能够有效识别协同攻击和定位攻击目标。
熊茜[7]（2016）在《基于多元统计理论的制冷系统故障检测与诊断研究》文中研究指明制冷系统运行时故障会频繁的发生,即使系统及其设备运行的可靠性、安全性、经济性下降,也会造成大量的能耗浪费,所以对制冷系统进行故障检测与诊断研究就十分必要。本文运用多元统计分析（主要是核独立元和多块核独立元）结合对象专业特性建立模型,根据模拟故障构建试验台,利用模型对故障下的实验数据进行检测与诊断。主要工作体现在以下几个方面:首先,介绍了制冷系统循环工作原理,分析其常见的故障模式,了解故障征兆与故障之间的理论联系,对模型的建立提供了一定的理论基础。经过对制冷系统的故障调查、总结及结合现有的实验条件,本文选取5种渐变故障作为研究对象,即压缩机阀片失效、制冷剂泄漏或不足、制冷剂过量、冷凝器风量减小及冷凝器结垢。对这5种故障进行模拟实验,得到研究所需的样本数据,且对数据变化趋势详细分析。其次,根据制冷系统中渐变故障的特性以及对制冷设备造成的影响,再结合故障检测系统的要求,提出了一种基于核独立元（Kernel independent component analysis,KICA）渐变故障检测的制冷系统故障检测方法。运用模拟实验数据,建立基于KICA的故障检测与诊断模型,针对制冷系统典型单发故障（只发生一种故障）和并发故障（两种或多种故障同时发生）,运用此模型对故障进行检测与诊断。试验表明,KICA方法能够很好地对制冷系统中发生的早期故障进行检测,仿真研究结果验证了本文提出方法的有效性。最后,由于实验中数据样本变量多、过程数据具有非线性的问题,本文根据独立元分析方法对非高斯过程信息处理的优越性,以及多块方法分散式监控的特点,提出了基于多块核独立元分析方法（MBKICA）。对多块核方法中块T2与SPE的统计量进行定义,能很好地提取复杂过程变量块的关系,建立基于MBKICA的故障检测与诊断模型。本文所提方法被应用在制冷系统故障检测与诊断中,仿真结果表明,提出的多块核独立元方法不仅能够成功检测到故障的发生,还提高了故障检测的准确性。
张慧颖[8]（2014）在《智能化低频低压减载模型及其敏感性分析研究》文中进行了进一步梳理低频低压减载是保证电力系统安全稳定运行的最后一道防线,是维系电力系统功率平衡、防止电力系统频率和电压崩溃的有效控制方法。广域量测体系的建设、需求侧响应技术的发展和智能电网背景下智能家电的推广应用为传统的减载方法提供了新的发展方向。本文主要研究了基于智能家电的低频低压减载模型及其敏感性分析。首先分析低频低压减载的基本原理及其传统整定方法,对电力系统频率特性与电压失稳机理进行了深入的研究。然后研究智能电网背景下智能家电性能特征,以电冰箱和热水器为例,分析其运行方式和动作特性,建立适用于大电网分析的智能家电的实用模型,并在需求侧响应技术的基础上提出适用于智能减载的控制方法。接下来提出一种基于智能家电的智能化低频低压减载策略并在测试系统中进行仿真验证,仿真结果表明此减载策略能在电力系统受到扰动后快速有效的抑制频率和电压的跌落甚至崩溃,减少切负荷量,减少经济损失并提高电力系统的灵活可靠性。最后,对切负荷点和切负荷量两个变量进行敏感性分析,研究切负荷点和切负荷量对系统频率和节点电压的影响,为优化智能化低频低压减载方案提出指导性建议。
张龙[9]（2014）在《建筑电气系统故障诊断方法研究》文中认为现阶段对于建筑电气系统故障的处理方法,还基本依靠人工检测查找故障原因。本文提出将智能诊断方法引入建筑电气故障系统,在引进的建筑电气系统故障模拟实验平台技术基础上开展了以下工作：针对在建筑物实际运行环境中获得的典型故障样本数据有限的现状,本文采用支持向量机（简称SVM）算法、使用建筑电气故障模拟硬件实验平台数据建立了其故障诊断仿真模型,对系统5种故障状态进行了诊断分类,仿真结果错判总数为O。经与人工神经网络的对比研究表明,在小样本情况下SVM诊断有效,非线性映射和泛化分类能力更好。本文进而还提出了一种基于压缩感知理论的建筑电气系统故障分析诊断方法,其中的关键步骤是将故障的分类归结为一个求解待测样本对于整体训练样本的稀疏表示问题。经支持向量机、l1分类器和l2分类器对系统的5种故障状态进行的诊断对比表明,利用稀疏表示算法可以达到很好的诊断效果,分类准确率为96.4%,诊断运行时间0.2601s。本文还对建筑电气故障模拟实验平台从结构、强电系统、弱电系统、照明系统进行了再开发,对该平台的实验系统进行了详细说明,包括数据采集系统方案设计、故障设置方法、实验项目组成等,并使用MATLAB-GUI开发了故障诊断软件系统,实现了上述算法的软件运行,达到了实验平台的故障自诊断功能。最后对上述工作与引进的实验系统进行了测试对比分析,作为实验室阶段的研究成果,为后续的工程应用奠定了基础。
沈晓枉[10]（2009）在《配电系统谐波的治理及其服务体系的建立》文中研究表明电力是维系国民经济发展的经济命脉之一,其自然的、法定的垄断地位,使电力企业多年来享受着皇帝女儿不愁嫁的特殊待遇。然而,随着市场经济的不断完善,服务对象对电力企业的要求越来越高。垄断行业日益受到社会的关注,荣宠地位逐步消失。在卖方市场转为买方市场的今天,电力企业必须摒弃以往计划经济体制下的“以我为主、与我方便”的官商作风,做好优质服务,建立“优质供电”的服务体系。然而保证产品质量是做好优质服务的基础,故首先必须要提高电能质量.本文首先阐述了电能质量的概念和分类,并对上海电网目前的电能质量状况进行了研究,得出影响电能质量的主要原因:即用户用电设备间的相互干扰。其次再对用户低压设备的谐波及无功特性进行研究,并将目前用户用电负荷分成四类,并提出以提高电能质量为目的的“优质供电”的服务体系,第一步即对这四类已存在用户提出相应的治理方案,其次对新装用户从用电申请是提供方案进行治理,最终以达到提高电能质量的目的。文章最后总结该服务体系的优缺点。
二、电冰箱性能测试系统故障分析及其对策（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、电冰箱性能测试系统故障分析及其对策（论文提纲范文）
（1）家用电冰箱换热器换热性能测试研究（论文提纲范文）
| 1 冰箱换热器性能测试实验平台开发 |
| 2 冰箱换热器性能测试系统设计 |
| 3 家用电冰箱换热器性能测试 |
（2）追光式太阳能光伏直流冷藏柜的实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 太阳能的利用 |
| 1.2.1 太阳能电池的发展及研究 |
| 1.2.2 太阳能光伏制冷的研究 |
| 1.3 追光式太阳能光伏板的研究 |
| 1.3.1 光伏发电的发展 |
| 1.3.2 国内追光式光伏板的研究 |
| 1.3.3 国外追光式光伏板的研究 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 2 追光式太阳能电池板的设计及实现 |
| 2.1 设计目的 |
| 2.2 系统总体设计 |
| 2.2.1 追光方式的选择 |
| 2.2.2 追踪机构的选择 |
| 2.2.3 理论计算 |
| 2.3 硬件部分 |
| 2.3.1 控制系统 |
| 2.3.2 执行机构 |
| 2.3.3 光强检测模块 |
| 2.4 软件部分 |
| 2.4.1 软件开发环境 |
| 2.4.2 软件流程 |
| 2.5 追光装置的搭建 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 冷藏柜的匹配设计及搭建 |
| 3.1 系统简介 |
| 3.2 柜体设计 |
| 3.2.1 柜体尺寸的确定 |
| 3.2.2 保温材料的选择 |
| 3.2.3 柜体热负荷计算 |
| 3.3 制冷系统设计 |
| 3.3.1 制冷系统的热力计算 |
| 3.3.2 压缩机的选型计算 |
| 3.3.3 其他制冷器件的选型 |
| 3.4 光伏供电系统的匹配设计 |
| 3.4.1 冷藏柜与光伏组件的匹配设计 |
| 3.4.2 冷藏柜与蓄电池的匹配设计 |
| 3.4.3 控制系统的设计 |
| 3.5 冷藏柜的搭建及实验前准备 |
| 3.5.1 装置的搭建 |
| 3.5.2 实验前的准备工作 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 光伏系统供电特性实验研究 |
| 4.1 实验方案及设备 |
| 4.2 追光式与固定式光伏板的对比实验 |
| 4.2.1 晴朗天气下光伏板的供电特性实验 |
| 4.2.2 多云天气下光伏板的供电特性实验 |
| 4.3 冷藏柜供电系统实验 |
| 4.3.1 日间光伏制冷系统供电实验 |
| 4.3.2 模拟夜间光伏制冷系统供电实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 冷藏柜制冷系统运行实验研究 |
| 5.1 不同制冷剂充注量的对比实验 |
| 5.1.1 制冷剂充注量和蒸发温度的关系 |
| 5.1.2 制冷剂充注量对降温速率的影响 |
| 5.1.3 制冷剂充注量对压缩机排气压力的影响 |
| 5.2 不同负荷下冷藏柜的运行实验 |
| 5.2.1 冷藏室温度对比 |
| 5.2.2 压缩机吸排气压力对比 |
| 5.2.3 节流后温度对比 |
| 5.2.4 冷凝后温度对比 |
| 5.3 能效分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（3）居民区低压直流配电关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和各章节安排 |
| 2 居民区低压直流配电系统的结构 |
| 2.1 电压等级 |
| 2.2 母线结构的选择 |
| 2.3 配电系统主要组成部分 |
| 2.4 居民区负载 |
| 2.5 常用关键器件 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 控制方案的建模及稳定性仿真 |
| 3.1 控制方案基本要求 |
| 3.2 PSCAD仿真模型及控制系统的搭建 |
| 3.3 居民区低压直流配电系统稳定性仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 保护方案及故障仿真 |
| 4.1 低压直流系统故障分析 |
| 4.2 变换器直流侧电容中点接地 |
| 4.3 继电保护方案 |
| 4.4 用户侧接地保护 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）零能耗智能住宅设计与节能管理研究 ——以“栖居2.0”为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 零能耗住宅建筑研究现状 |
| 1.2.2 节能管理与光伏应用研究现状 |
| 1.3 研究内容及文章框架 |
| 2 零能耗住宅建筑“栖居2.0”节能技术研究 |
| 2.1 栖居2.0总体设计 |
| 2.1.1 建设场地基本情况 |
| 2.1.2 栖居2.0方案设计 |
| 2.2 被动式节能策略 |
| 2.2.1 被动式阳光房设计 |
| 2.2.2 自然采光与隔热 |
| 2.2.3 自然通风设计 |
| 2.2.4 建筑遮阳设计 |
| 2.3 主动式节能策略 |
| 2.3.1 可再生能源应用 |
| 2.3.2 水资源循环利用 |
| 2.4 装配式建造体系 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 栖居2.0智能化系统研究 |
| 3.1 智能家居系统架构 |
| 3.2 栖居2.0智能家居系统 |
| 3.3 家庭能源管理系统 |
| 3.3.1 家庭能源管理系统设计 |
| 3.3.2 栖居2.0中的光伏发电监测系统 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 栖居2.0可再生能源预测模型研究 |
| 4.1 光伏发电预测算法 |
| 4.2 可再生能源数据预处理 |
| 4.2.1 数据来源 |
| 4.2.2 数据清洗 |
| 4.2.3 数据相关性分析 |
| 4.3 光伏发电预测模型 |
| 4.4 实验结果分析与应用 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 零能耗智能住宅运行测试与可持续性评价 |
| 5.1 国际太阳能十项全能竞赛 |
| 5.1.1 竞赛简介 |
| 5.1.2 SDC2018竞赛评分要求 |
| 5.2 零能耗住宅建筑运行可持续性评价指标 |
| 5.3 栖居2.0实际运行测试与可持续性评价 |
| 5.3.1 栖居2.0室内环境评价 |
| 5.3.2 栖居2.0家用电器评价 |
| 5.3.3 栖居2.0生活便利评价 |
| 5.3.4 栖居2.0能源绩效评价 |
| 5.3.5 栖居2.0评价结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及成果 |
| 附录 A:Qiju2.0 Raw Data(Power& Meteorological) |
| 附录 B:SOLAR DECATHLON CHINA 2018 TRANSCRIPT |
| 致谢 |
（5）基于数据挖掘的热泵系统节能运行及泄漏模式识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 数据挖掘在制冷空调领域研究现状 |
| 1.2.1 制冷空调行业数据挖掘流程框架 |
| 1.2.2 制冷空调设备能耗模式及节能运行分析研究现状 |
| 1.2.3 制冷空调设备故障检测诊断研究现状 |
| 1.2.4 热泵空调系统数据挖掘研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 本文研究创新点 |
| 第二章 数据挖掘技术基础与应用框架 |
| 2.1 数据挖掘理论 |
| 2.1.1 数据挖掘技术概要 |
| 2.1.2 数据挖掘技术功能 |
| 2.2 热泵空调系统节能运行及故障诊断识别数据挖掘路线框架 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 数据挖掘在热泵干燥系统节能运行优化的应用 |
| 3.1 热泵干燥系统数据挖掘研究背景 |
| 3.1.1 热泵干燥系统项目介绍 |
| 3.1.2 热泵干燥系统干燥性能指标 |
| 3.1.3 基于关联规则挖掘算法的热泵干燥系统节能运行分析策略 |
| 3.2 热泵干燥项目数据描述及预处理 |
| 3.2.1 数据集成 |
| 3.2.2 数据清洗 |
| 3.2.3 数据离散化 |
| 3.3 干燥性能影响因素的关联规则分析 |
| 3.3.1 关联规则挖掘方法介绍 |
| 3.3.2 热泵干燥项目整体事项集关联规则挖掘结果 |
| 3.3.3 干燥指数影响因素事项集关联规则挖掘结果 |
| 3.4 热泵干燥系统运行特性优化分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 热泵系统制冷剂泄漏故障特征提取 |
| 4.1 暖通空调系统制冷剂泄漏故障特征概述 |
| 4.2 热泵系统制冷剂泄漏特征提取实验 |
| 4.2.1 实验系统 |
| 4.2.2 实验工况与过程 |
| 4.2.3 实验数据描述与预处理 |
| 4.3 热泵系统制冷剂泄漏故障特征提取 |
| 4.3.1 基于Reflief F特征选择算法的制冷剂泄漏特征选取 |
| 4.3.2 基于主成分分析(PCA)的制冷剂泄漏特征提取 |
| 4.3.3 特征提取结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于SVM的热泵系统泄漏故障模式识别 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 热泵系统制冷剂泄漏故障诊断识别的SVM方法应用 |
| 5.3 热泵系统制冷剂泄漏诊断识别模型评价 |
| 5.3.1 泄漏识别模型 |
| 5.3.2 模型评价指标 |
| 5.3.3 PCA-SVM模型识别结果 |
| 5.3.4 Reflie F特征选择后的PCA-SVM泄漏识别结果 |
| 5.3.5 特征选择前后识别结果对比 |
| 5.4 多故障类中SVM泄漏识别模型的应用与评价 |
| 5.5 泄漏速率对泄漏故障诊断识别性能影响 |
| 5.5.1 泄漏/非泄漏模式下的速率影响研究 |
| 5.5.2 多分类模式下的速率影响研究 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 研究成果 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）信息物理系统数据注入攻击和检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 信息物理系统概述 |
| 1.1.2 信息物理系统的安全问题 |
| 1.2 信息物理系统数据安全特性及其挑战 |
| 1.3 数据注入攻击研究现状 |
| 1.3.1 数据注入攻击行为建模 |
| 1.3.2 数据注入攻击检测方法 |
| 1.3.3 现有数据注入攻击检测方法的不足 |
| 1.4 论文主要研究内容与贡献 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第二章 基于状态伪造的持续性感知数据注入攻击和基于第一偏差的异构数据检测方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 信息物理系统模型 |
| 2.3 基于状态伪造的持续性感知数据注入威胁模型 |
| 2.4 基于状态伪造的持续性感知数据注入攻击下传统检测器性能分析 |
| 2.4.1 基于冗余的坏数据检测器性能 |
| 2.4.2 基于状态转换的检测器性能 |
| 2.4.3 基于机器学习方法的检测器性能 |
| 2.5 基于第一偏差的异构数据检测方法 |
| 2.5.1 处理异构数据 |
| 2.5.2 样本产生 |
| 2.5.3 分类器 |
| 2.6 仿真评估 |
| 2.6.1 智能电网仿真 |
| 2.6.2 罐系统仿真 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 命令拆分攻击和基于双层命令序列关联的检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.3 命令拆分攻击模式及模型 |
| 3.3.1 错误命令分发模式 |
| 3.3.2 错误命令序列模式 |
| 3.3.3 基于数据驱动检测方法性能分析 |
| 3.4 基于双层命令序列关联的检测框架 |
| 3.4.1 检测框架 |
| 3.4.2 关联挖掘和异常检测 |
| 3.5 仿真评估 |
| 3.5.1 场景 |
| 3.5.2 攻击案例 |
| 3.5.3 攻击效果 |
| 3.5.4 检测框架的有效性 |
| 3.6 增强检测框架的讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 感知数据注入和命令修改的协同攻击—直接负载持续修改攻击 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 直接负载控制相关知识 |
| 4.2.1 维持频率稳定的过程 |
| 4.2.2 直接负载控制调控 |
| 4.3 协同攻击模型与频率响应模型 |
| 4.3.1 基于协同攻击的持续直接负载攻击模型 |
| 4.3.2 频率响应模型 |
| 4.4 最优攻击策略 |
| 4.4.1 攻击序列效果分析 |
| 4.4.2 搜索最优攻击序列 |
| 4.5 仿真评估 |
| 4.5.1 持续攻击的可行性 |
| 4.5.2 持续攻击与一次攻击效果对比 |
| 4.5.3 最优攻击序列搜索有效性 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于事件和时间序列关联的协同攻击检测方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 协同攻击模型 |
| 5.2.2 协同攻击检测难度分析 |
| 5.2.3 基于事件和时间序列关联的检测方法面临的问题 |
| 5.3 设计概述 |
| 5.3.1 检测器工作流程 |
| 5.3.2 检测器的能力 |
| 5.4 训练阶段 |
| 5.4.1 关联挖掘 |
| 5.4.2 原因网络模型构造 |
| 5.5 检测阶段 |
| 5.5.1 异常识别 |
| 5.5.2 攻击对象定位 |
| 5.6 仿真评估 |
| 5.6.1评估参数L_2 |
| 5.6.2 关联挖掘的有效性 |
| 5.6.3 智能电网环境下的检测器性能验证 |
| 5.6.4 多个攻击同时发起下的定位算法性能 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 本文展望 |
| 第七章 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（7）基于多元统计理论的制冷系统故障检测与诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 故障诊断技术研究概述 |
| 1.3 制冷系统故障检测与诊断研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第2章 制冷系统故障模拟实验及故障类型分析 |
| 2.1 制冷系统概述 |
| 2.2 热力学分析 |
| 2.3 制冷系统故障分析 |
| 2.3.1 制冷系统故障调查与分析 |
| 2.3.2 制冷设备故障汇总 |
| 2.4 实验系统 |
| 2.4.1 故障模拟实验 |
| 2.4.2 数据采集 |
| 2.4.3 特征变量选取 |
| 2.5 制冷系统故障与征兆间的关系 |
| 2.5.1 压缩机阀片失效(ComFailure) |
| 2.5.2 制冷剂泄漏或充注不足(RefLeak) |
| 2.5.3 制冷剂过量(RefOver) |
| 2.5.4 冷凝器结垢(ConFoul) |
| 2.5.5 冷凝器风量减小(AirReduce) |
| 2.6 故障模拟实验总结 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于核独立元分析的制冷系统故障检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 独立元分析方法(ICA) |
| 3.2.1 独立元分析建模 |
| 3.2.2 基于独立元分析的过程监测 |
| 3.3 核独立元分析方法(KICA) |
| 3.3.1 核方法的基本理论 |
| 3.3.2 核独立元分析建模 |
| 3.3.3 基于核独立元分析的过程监测 |
| 3.4 制冷系统模拟故障仿真研究与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于MBKICA的制冷系统故障检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多块核独立元分析 |
| 4.2.1 多块核独立元算法 |
| 4.2.2 基于多块核独立元法的故障检测与诊断方法 |
| 4.3 制冷系统模拟故障仿真研究与结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）智能化低频低压减载模型及其敏感性分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及研究意义 |
| 1.2 低频减载的研究现状及其配置情况 |
| 1.3 低压减载的研究现状及其配置情况 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 第二章 低频低压减载基本原理及其传统整定方法 |
| 2.1 低频减载的基本原理及其传统整定方法 |
| 2.1.1 频率特性 |
| 2.1.2 低频减载的传统整定方法 |
| 2.2 低压减载基本原理及其传统整定方法 |
| 2.2.1 电压失稳机理 |
| 2.2.2 低压减载的传统整定方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 智能家电实用模型及其控制方法 |
| 3.1 智能电网和智能家电的定义及其特性 |
| 3.2 适用于智能减载的智能家电分析 |
| 3.3 冰箱模型 |
| 3.3.1 热力学模型 |
| 3.3.2 动力学模型 |
| 3.4 电热水器模型 |
| 3.5 智能家电负荷的控制方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于智能家电的智能化低频低压减载策略及其算例分析 |
| 4.1 低频低压减载方案的具体设计与分析 |
| 4.1.1 低频低压减载方案的指导思想 |
| 4.1.2 系统频率响应的模型 |
| 4.1.3 扰动下多机系统功率缺额的计算 |
| 4.2 基于智能家电的智能化低频低压减载策略 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 IEEE10机39节点测试系统的简介 |
| 4.3.2 基于智能家电的智能化低频低压减载方法的算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 切负荷点和切负荷量的敏感性分析 |
| 5.1 切负荷点的敏感性分析 |
| 5.2 切负荷量的敏感性分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（9）建筑电气系统故障诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 国内外故障诊断理论发展现状 |
| 1.2.1 故障诊断理论 |
| 1.2.2 国内外发展现状 |
| 1.2.3 常见的故障诊断方法 |
| 1.3 建筑电气系统故障诊断研究现状与存在问题 |
| 1.4 论文的主要工作 |
| 2 引进的建筑电气系统故障实验关键技术 |
| 2.1 建筑电气系统 |
| 2.1.1 建筑电气系统概述 |
| 2.1.2 建筑电气系统的组成和分类 |
| 2.2 建筑电气系统故障原理分析 |
| 2.3 建筑电气实验平台MA2067功能 |
| 2.4 建筑电气实验平台故障分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于支持向量机理论的故障诊断算法研究 |
| 3.1 支持向量机理论概述 |
| 3.2 建筑电气系统应用SVM的优势与可行性 |
| 3.3 支持向量机在实验平台故障诊断中的应用 |
| 3.3.1 故障特征量的选择与故障分类 |
| 3.3.2 SVM模型的建立 |
| 3.4 支持向量机分类算法的建筑电气故障诊断实验 |
| 3.4.1 SVM故障诊断结果及分析 |
| 3.4.2 SVM与神经网络对故障诊断问题的比较 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于压缩感知理论的故障诊断算法研究 |
| 4.1 压缩感知理论概述 |
| 4.1.1 信号稀疏表示 |
| 4.1.2 信号重构 |
| 4.2 压缩感知故障诊断方法 |
| 4.2.1 训练样本的组成 |
| 4.2.2 测试样本的稀疏分解 |
| 4.2.3 测试样本分类 |
| 4.3 稀疏表示分类算法的建筑电气故障诊断实验 |
| 4.3.1 实验方案设计 |
| 4.3.2 诊断结果及分析 |
| 4.3.3 压缩感知与SVM对故障诊断准确性的对比研究 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 建筑电气故障实验技术的再开发 |
| 5.1 建筑电气系统故障模拟实验平台搭建 |
| 5.1.1 建筑电气测试平台结构设计 |
| 5.1.2 强电部分设计 |
| 5.1.3 弱电部分设计 |
| 5.1.4 照明系统搭建 |
| 5.2 实验系统设计 |
| 5.2.1 数据采集系统方案设计 |
| 5.2.2 实验故障设置方法 |
| 5.2.3 实验项目组成 |
| 5.3 故障诊断系统软件的实现 |
| 5.3.1 软件概述 |
| 5.3.2 故障诊断系统总体架构 |
| 5.4 系统测试结果及分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（10）配电系统谐波的治理及其服务体系的建立（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 电能质量的概念 |
| 1.3 电能质量的指标与分类 |
| 1.3.1 电能质量指标 |
| 1.3.2 目前所执行的电能质量国家标准 |
| 1.3.3 参考的国外电能质量标准 |
| 1.3.4 国内外有关电磁兼容标准 |
| 1.3.5 电能质量问题分类 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 第二章 上海电网电能质量现状的研究 |
| 2.1 动态电能质量问题概述 |
| 2.2 电压骤降与短时中断 |
| 2.3 电压骤降与短时中断造成的影响与危害 |
| 2.3.1 电压骤降与短时中断对电气设备的影响与危害 |
| 2.3.2 电压骤降与短时中断造成的影响与危害实例 |
| 2.4 上海电网动态电能质量状况调研分析 |
| 2.4.1 上海电网发生的电压骤降和短时中断事件发生频度统计分析 |
| 2.4.2 电压骤降与短时中断事件分类统计 |
| 2.4.3 电压骤降与短时中断事件故障源统计分析 |
| 2.4.4 电压容许曲线 |
| 2.5 上海电网动态电能质量状况调研主要结论 |
| 第三章 低压用电设备的谐波及无功特性 |
| 3.1 国家标准对低压用电设备的分类原则 |
| 3.2 对低压用电设备的分类原则的补充 |
| 3.3 调研及测试的低压用电设备列表 |
| 3.3.1 视频显示类用电设备列表 |
| 3.3.2 计算机类用电设备列表 |
| 3.3.3 办公类用电设备列表 |
| 3.3.4 空调类用电设备列表 |
| 3.3.5 非线性照明类用电设备列表 |
| 3.3.6 家庭类用电设备列表 |
| 3.3.7 三相变频类用电设备列表 |
| 3.4 电能质量测试评估方法介绍 |
| 3.4.1 测试分类 |
| 3.4.2 测试评估依据 |
| 3.4.3 测试设备 |
| 3.5 测试流程说明 |
| 3.6 测试接线方法 |
| 3.7 低压用电设备的谐波及无功特性 |
| 3.7.1 视频显示类用电设备的谐波及无功特性 |
| 3.7.2 计算机类用电设备的谐波及无功特性 |
| 3.7.3 办公类用电设备的谐波及无功特性 |
| 3.7.4 空调类用电设备的谐波及无功特性 |
| 3.7.5 非线性照明类用电设备的谐波及无功特性 |
| 3.7.6 家庭类用电设备的谐波及无功特性 |
| 3.7.7 三相变频类用电设备的谐波及无功特性 |
| 第四章 用电负荷分类及其电能质量标准 |
| 4.1 用电负荷的分类原则 |
| 4.2 针对不同负荷分类的电能质量标准 |
| 4.2.1 一类负荷 |
| 4.2.2 二类负荷 |
| 4.2.3 三类负荷 |
| 4.2.4 四类负荷 |
| 第五章 系统建立优质供电的服务体系 |
| 5.1 对已存在各类用户的整体治理规划 |
| 5.2 对各类用户的治理措施 |
| 5.2.1 一类负荷电能质量治理 |
| 5.2.2 二类负荷电能质量治理 |
| 5.2.3 三类负荷电能质量治理 |
| 5.2.4 四类负荷电能质量治理 |
| 5.3 对新用户用电申请管理的建议 |
| 第六章 服务体系的优势意义和存在的问题 |
| 6.1 对于电能计量的优势 |
| 6.1.1 基于全功率分析方法分析电能计量存在的缺陷 |
| 6.1.2 电能计量中存在的缺陷 |
| 6.2 对电网清洁度的优势 |
| 6.3 服务体系所存在的问题 |
| 第七章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间已发表的论文情况 |
四、电冰箱性能测试系统故障分析及其对策（论文参考文献）
- [1]家用电冰箱换热器换热性能测试研究[J]. 徐晓昂. 中国设备工程, 2021(23)
- [2]追光式太阳能光伏直流冷藏柜的实验研究[D]. 熊雪. 哈尔滨商业大学, 2020(12)
- [3]居民区低压直流配电关键技术研究[D]. 高川峻. 中国矿业大学, 2020(01)
- [4]零能耗智能住宅设计与节能管理研究 ——以“栖居2.0”为例[D]. 焦森. 西安建筑科技大学, 2020
- [5]基于数据挖掘的热泵系统节能运行及泄漏模式识别研究[D]. 于仙毅. 华南理工大学, 2020(02)
- [6]信息物理系统数据注入攻击和检测方法研究[D]. 荀鹏. 国防科技大学, 2018(12)
- [7]基于多元统计理论的制冷系统故障检测与诊断研究[D]. 熊茜. 东北大学, 2016(06)
- [8]智能化低频低压减载模型及其敏感性分析研究[D]. 张慧颖. 天津大学, 2014(03)
- [9]建筑电气系统故障诊断方法研究[D]. 张龙. 北京林业大学, 2014(12)
- [10]配电系统谐波的治理及其服务体系的建立[D]. 沈晓枉. 上海交通大学, 2009(S2)