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基于虚拟仪器和MATLAB的空调系统设计与研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-15页
   ·研究的历史第10-13页
     ·暖通空调的发展历史第10页
     ·暖通空调系统的类型第10-11页
     ·虚拟仪器的研究第11-13页
   ·国内外变风量空调系统的研究现状第13-14页
     ·国外变风量空调系统的运行现状第13页
     ·国内变风量(VAV)空调系统的运行状况第13-14页
   ·本课题主要研究内容第14-15页
第2章 变风量空调系统的结构及控制方法第15-24页
   ·变风量空调系统的结构第15-18页
     ·变风量空调系统的组成第15-16页
     ·变风量空调系统的系统形式第16-18页
   ·变风量空调系统的自动控制第18-23页
     ·变风量空调自动控制系统的功能第18-19页
     ·系统风量控制第19-21页
     ·送风温度控制第21-22页
     ·新风控制第22-23页
   ·变风量空调系统中变量的耦合关系第23页
   ·本章小结第23-24页
第3章 变风量空调系统的分析与建模第24-34页
   ·变风量空调系统的分析第24-25页
     ·变风量空调系统分解建模的必要性第24-25页
   ·过程建模方法第25-27页
     ·过程建模的必要性第25页
     ·过程建模的方法第25-27页
   ·变风量空调系统的机理分析第27-29页
   ·变风量空调建模方法的讨论第29页
   ·变风量空调系统的测试法建模第29-33页
     ·变风量空调机组部分的建模第29-32页
     ·变风量系统末端装置的建模第32-33页
   ·本章小结第33-34页
第4章 多变量过程解耦控制的方法和比较第34-48页
   ·多变量过程控制系统解耦原理第34-36页
   ·常用解耦方法介绍第36-45页
     ·对角矩阵解耦法第36-39页
     ·前馈补偿解耦法第39-40页
     ·反馈解耦控制第40-41页
     ·仿真结果第41-45页
   ·多变量解耦控制的常用方法及比较第45-46页
   ·多变量过程控制系统智能解耦技术第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第5章 基于神经网络的多变量解耦控制第48-57页
   ·神经网络的基本理论第48-51页
     ·神经网络概述第48页
     ·单神经元模型第48-49页
     ·神经网络学习规则第49-51页
   ·BP神经网络简介第51-54页
     ·BP神经网络原理第51页
     ·BP神经网络的结构第51-52页
     ·BP神经网络的学习算法第52-54页
     ·BP神经网络的性能分析第54页
   ·常见神经网络解耦控制方案第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第6章 变风量空调神经网络解耦控制方案设计第57-78页
   ·BP神经网络解耦器设计第57-61页
     ·神经网络解耦系统结构第57-58页
     ·神经网络解耦算法第58-61页
   ·变风量系统神经元自适应PID控制器设计第61-64页
     ·单神经元自适应PID控制器原理第61-63页
     ·单神经元自适应PID控制器初始权值的确定第63-64页
   ·变风量空调机组部分解耦仿真实验第64-71页
     ·仿真软件介绍第64-65页
     ·变风量空调机组部分仿真及结果分析第65-71页
   ·LABVIEW应用第71-77页
     ·虚拟仪器LABVIEW介绍第71页
     ·基于LABVIEW的变风量空调系统的界面设计第71-73页
     ·LABVIEW与MATLAB的混合编程的实现第73-76页
     ·LABVIEW与Matlab/Simulink混合编程第76-77页
   ·本章小结第77-78页
第7章 结论与展望第78-80页
   ·论文工作总结第78页
   ·展望第78-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-85页
附录A 神经网络解耦器NET1功能仿真程序第85-87页
附录B 神经元PID控制的部分MATLAB源代码第87-89页
硕士研究生阶段发表论文情况第89页

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