| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-13页 |
| 第二章 中央空调系统建模 | 第13-21页 |
| 2.1 中央空调系统概述 | 第13-14页 |
| 2.2 空调系统的空气处理机组和空调房间的数学建模 | 第14-20页 |
| 2.2.1 基于传热过程机理的空气处理机组的数学建模 | 第15-18页 |
| 2.2.2 基于传热过程机理的空调房间的数学建模 | 第18-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 神经网络与模糊控制理论 | 第21-29页 |
| 3.1 神经网络基本理论 | 第21-25页 |
| 3.1.1 神经元模型与激发函数的类型 | 第21-22页 |
| 3.1.2 神经网络的类型 | 第22-23页 |
| 3.1.3 神经网络的学习算法 | 第23-25页 |
| 3.2 模糊控制基本理论 | 第25-28页 |
| 3.2.1 模糊理论的数学基础 | 第25-27页 |
| 3.2.2 模糊控制原理 | 第27-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 模糊神经网络 PID 控制器设计 | 第29-36页 |
| 4.1 PID、模糊 PID 控制原理 | 第29-31页 |
| 4.1.1 PID 控制原理 | 第29-30页 |
| 4.1.2 模糊 PID 控制原理 | 第30-31页 |
| 4.2 模糊神经网络 | 第31-32页 |
| 4.2.1 模糊和神经网络的结合 | 第31页 |
| 4.2.2 模糊神经网络的结构 | 第31-32页 |
| 4.3 模糊神经网络 PID 控制器设计 | 第32-34页 |
| 4.4 实验仿真及分析 | 第34-35页 |
| 4.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 基于粒子群算法的模糊神经 PID 控制器在中央空调系统中的应用 | 第36-54页 |
| 5.1 粒子群算法基本理论 | 第36-42页 |
| 5.1.1 改进的粒子群算法 | 第37-39页 |
| 5.1.2 算法性能比较 | 第39-42页 |
| 5.2 粒子群算法优化模糊神经网络 PID 控制器 | 第42-44页 |
| 5.3 实验仿真及分析 | 第44-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 基于 FPAA 的模糊神经网络 PID 控制器在中央空调系统中的应用 | 第54-65页 |
| 6.1 FPAA 简介 | 第54-55页 |
| 6.2 基于 FPAA 的 PID 控制器设计 | 第55-59页 |
| 6.3 基于 FPAA 的模糊神经网络 PID 控制器设计 | 第59-63页 |
| 6.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第七章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
