基于智能控制的隧道通风节能系统的研究
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
第1章 绪论 | 第11-21页 |
·概述 | 第11-12页 |
·公路隧道内污染物稀释标准 | 第12页 |
·CO 设计浓度 | 第12页 |
·烟雾设计浓度 | 第12页 |
·国内外研究状况以及存在的问题 | 第12-16页 |
·公路隧道通风方式 | 第12-14页 |
·公路隧道通风控制方式 | 第14-16页 |
·选题背景及意义 | 第16-17页 |
·研究内容 | 第17-18页 |
·工作的重点与难点 | 第18页 |
·拟采取的解决方案 | 第18-20页 |
·建立智能控制系统 | 第18-20页 |
·控制系统策略和算法的研究 | 第20页 |
·变频调速技术的研究 | 第20页 |
·本章小节 | 第20-21页 |
第2章 公路隧道通风系统分析及其数学模型 | 第21-33页 |
·隧道通风系统的基本构成 | 第21页 |
·隧道通风系统数学模型 | 第21-30页 |
·基本假设 | 第21-22页 |
·隧道通风需风量计算 | 第22-24页 |
·空气动力学模型 | 第24-26页 |
·污染模型 | 第26-28页 |
·交通模型 | 第28-30页 |
·岩门界隧道简介 | 第30-32页 |
·本章小节 | 第32-33页 |
第3章 模糊控制及隧道通风模糊控制系统 | 第33-49页 |
·模糊控制 | 第33-34页 |
·模糊控制系统的工作原理 | 第34-39页 |
·模糊控制器的基本结构 | 第34页 |
·模糊控制器的基本功能 | 第34-39页 |
·模糊控制器的一般设计方法 | 第39页 |
·隧道通风模糊控制系统 | 第39-48页 |
·模糊控制系统的建模 | 第39-41页 |
·MATLAB 模糊逻辑工具箱简介 | 第41页 |
·建立隧道通风模糊推理系统 | 第41-42页 |
·建立变量和隶属度函数 | 第42-45页 |
·模糊规则 | 第45-46页 |
·射流风机布置和启停策略 | 第46页 |
·仿真结果 | 第46-47页 |
·规则调整及仿真 | 第47-48页 |
·本章小节 | 第48-49页 |
第4章 神经网络及隧道交通量神经网络预测 | 第49-61页 |
·隧道交通量预测的意义 | 第49页 |
·样本数据 | 第49-50页 |
·隧道交通量传统预测方法 | 第50-51页 |
·国内研究概况 | 第50页 |
·多元统计分析法预测 | 第50-51页 |
·神经网络技术 | 第51-58页 |
·神经网络概述 | 第51-52页 |
·BP 网络的概述 | 第52-53页 |
·基于BP 神经网络的隧道交通量的预测 | 第53-58页 |
·结果分析和比较 | 第58-59页 |
·误差分析 | 第58页 |
·结果比较和分析 | 第58-59页 |
·基于神经网络预测的模糊控制系统 | 第59-60页 |
·本章小结 | 第60-61页 |
第5章 变频调速在隧道通风控制中的运用 | 第61-67页 |
·风机调速的传统控制 | 第61页 |
·风机调速的变频控制 | 第61-63页 |
·电机的配用 | 第62页 |
·变频调速的原理 | 第62-63页 |
·变频调速的特点 | 第63页 |
·变频调速在隧道通风中的应用 | 第63-66页 |
·变频调速系统结构 | 第63-64页 |
·节能可行性分析 | 第64-65页 |
·节能分析 | 第65-66页 |
·变频调速技术在隧道中应用的注意点 | 第66页 |
·本章小结 | 第66-67页 |
第6章 隧道通风系统的节能分析 | 第67-76页 |
·智能控制方法实现节能分析 | 第67-74页 |
·传统控制 | 第67-70页 |
·模糊控制 | 第70-72页 |
·基于神经网络预测的模糊控制 | 第72-73页 |
·节能分析 | 第73-74页 |
·变频调速技术节能分析 | 第74-75页 |
·本章小节 | 第75-76页 |
总结和展望 | 第76-78页 |
1.总结所做的主要工作 | 第76页 |
2.存在的不足和问题 | 第76-77页 |
3.下一步的研究设想 | 第77-78页 |
参考文献 | 第78-81页 |
致谢 | 第81-82页 |
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第82-83页 |
附录B 相关程序 | 第83-84页 |