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变风量空调系统多变量复合控制研究

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变风量空调系统多变量复合控制研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第一章 绪论第12-18页
  1.1 课题研究概述第12-13页
    1.1.1 课题研究的背景第12页
    1.1.2 课题研究的内容及意义第12-13页
  1.2 课题研究现状及发展趋势第13-16页
    1.2.1 国内空调系统的研究现状第13-14页
    1.2.2 国外空调系统的研究现状第14-15页
    1.2.3 空调解耦控制的研究及发展第15-16页
  1.3 本文结构安排第16-17页
  1.4 本章小结第17-18页
第二章 变风量空调系统概述第18-26页
  2.1 中央空调系统第18-20页
    2.1.1 中央空调系统的任务第18页
    2.1.2 中央空调系统的类型第18-19页
    2.1.3 中央空调系统的工作过程第19-20页
  2.2 变风量空调系统第20-24页
    2.2.1 变风量空调系统的原理第20-22页
    2.2.2 变风量空调系统的分类第22-23页
    2.2.3 变风量空调系统的特点第23-24页
  2.3 本章小结第24-26页
第三章 变风量空调系统设计第26-42页
  3.1 工程背景第26页
  3.2 楼宇控制系统总体方案设计第26-27页
  3.3 空调系统设计第27-32页
    3.3.1 工艺设计流程第27-28页
    3.3.2 风机、风管布置第28-29页
    3.3.3 设备选型第29-32页
  3.4 新风机控制系统设计第32-36页
    3.4.1 机组组成第32-33页
    3.4.2 施工图设计第33-34页
    3.4.3 监控管理系统第34-36页
  3.5 变风量空调系统控制类型第36-41页
    3.5.1 变风量空调系统控制特点第36-37页
    3.5.2 管道静压控制第37页
    3.5.3 风量控制第37-38页
    3.5.4 送风温度控制第38页
    3.5.5 新风量控制第38-39页
    3.5.6 末端装置控制第39-41页
  3.6 本章小结第41-42页
第四章 变风量空调系统预测控制方案第42-60页
  4.1 温度控制方案第42-43页
  4.2 控制器设计第43-49页
    4.2.1 神经网络控制器特点第43页
    4.2.2 BP神经网络及学习算法第43-45页
    4.2.3 改进BP-PID算法在控制器中的应用第45-48页
    4.2.4 温度仿真分析第48-49页
  4.3 预测器设计第49-58页
    4.3.1 预测控制原理第49-50页
    4.3.2 RBF神经网络第50-51页
    4.3.3 RBF神经网络预测模型建立第51-52页
    4.3.4 基于遗传算法的改进RBF神经网络算法第52-58页
    4.3.5 温度仿真分析第58页
  4.4 本章小结第58-60页
第五章 变风量空调系统解耦控制策略第60-66页
  5.1 湿度控制方案第60-61页
  5.2 温湿度耦合特性分析第61-63页
  5.3 解耦控制方案第63-64页
  5.4 神经网络解耦算法第64-65页
  5.5 本章小结第65-66页
第六章 变风量空调系统仿真实验分析第66-74页
  6.1 空调房间模型建立第66-68页
    6.1.1 温度回路建模第66-67页
    6.1.2 湿度回路建模第67页
    6.1.3 空调房间模型第67-68页
  6.2 仿真结果及分析第68-73页
    6.2.1 基于改进BP-PID的RBF神经网络预测控制仿真分析第68-71页
    6.2.2 基于解耦控制的仿真分析第71-73页
  6.3 本章小结第73-74页
第七章 结论第74-76页
  7.1 总结第74页
  7.2 展望第74-76页
参考文献第76-78页
作者简介第78页
作者在攻读硕士学位期间的学术成果第78-80页
致谢第80页

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