基于粒子群算法优化地铁车厢空调的控制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 地铁背景 | 第13-15页 |
| 1.1.1 城市地铁 | 第13页 |
| 1.1.2 地铁发展史 | 第13-15页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第15页 |
| 1.3 论文结构 | 第15-17页 |
| 第二章 沈阳地铁车厢的环境分析 | 第17-29页 |
| 2.1 沈阳地铁简介 | 第17-18页 |
| 2.2 地铁车厢内舒适性的评价标准 | 第18-22页 |
| 2.2.1 PMV-PPD评价指标 | 第18-20页 |
| 2.2.2 国外相关标准 | 第20页 |
| 2.2.3 国内相关标准 | 第20-22页 |
| 2.2.4 沈阳地铁车厢环境参数标准 | 第22页 |
| 2.3 地铁车厢内部环境的影响因素分析 | 第22-26页 |
| 2.3.1 车厢内部温度 | 第23页 |
| 2.3.2 客流密度 | 第23页 |
| 2.3.3 车厢内部气流速度 | 第23-24页 |
| 2.3.4 车厢内部尺寸 | 第24页 |
| 2.3.5 车体传热系数K | 第24-25页 |
| 2.3.6 送风口、回风口和排风口的布置 | 第25页 |
| 2.3.7 活塞风 | 第25-26页 |
| 2.4 地铁车厢环境参数检测研究 | 第26-28页 |
| 2.4.1 温度检测 | 第26页 |
| 2.4.2 湿度检测 | 第26-27页 |
| 2.4.3 二氧化碳浓度检测 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 地铁车厢空调的控制系统 | 第29-41页 |
| 3.1 地铁车厢空调系统的概述 | 第29-30页 |
| 3.2 地铁车厢空调控制系统组成 | 第30-33页 |
| 3.2.1 地铁车厢内温度控制回路 | 第30-31页 |
| 3.2.2 新风量控制回路 | 第31-32页 |
| 3.2.3 静压控制回路 | 第32页 |
| 3.2.4 送风温度控制回路 | 第32-33页 |
| 3.3 地铁车厢空调系统控制方法 | 第33-37页 |
| 3.3.1 定静压控制法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 变静压控制法 | 第34-35页 |
| 3.3.3 总风量控制法 | 第35-37页 |
| 3.4 地铁车厢空调系统末端控制 | 第37-39页 |
| 3.4.1 压力相关型 | 第37-38页 |
| 3.4.2 压力无关型 | 第38页 |
| 3.4.3 两种控制类型的比较 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 地铁车厢空调系统的优化控制 | 第41-51页 |
| 4.1 模糊控制理论 | 第41-43页 |
| 4.1.1 模糊控制系统 | 第41-42页 |
| 4.1.2 模糊控制器 | 第42-43页 |
| 4.2 模糊PID控制原理 | 第43-47页 |
| 4.2.1 模糊PID控制器结构 | 第44页 |
| 4.2.2 隶属度函数的确定 | 第44页 |
| 4.2.3 模糊控制规则的建立 | 第44-46页 |
| 4.2.4 模糊量的精确化 | 第46-47页 |
| 4.3 粒子群算法 | 第47-49页 |
| 4.3.1 粒子群算法原理 | 第47-48页 |
| 4.3.2 PSO算法的基本步骤 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小节 | 第49-51页 |
| 第五章 基于粒子群算法优化地铁车厢空调的控制研究 | 第51-63页 |
| 5.1 PSO优化模糊PID控制 | 第51-52页 |
| 5.2 地铁车厢空调末端控制研究 | 第52-56页 |
| 5.2.1 地铁车厢空调系统的控制对象 | 第52-55页 |
| 5.2.2 地铁车厢空调系统的末端控制 | 第55-56页 |
| 5.3 控制系统建模 | 第56-61页 |
| 5.3.1 地铁车厢空调模型的建立 | 第56-57页 |
| 5.3.2 仿真结果分析 | 第57-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第六章 结论 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者简介 | 第69页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
