基于自适应PID和神经网络的智能控制在新风系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·太阳能新风系统 | 第10页 |
| ·智能控制理论 | 第10-11页 |
| ·模糊控制理论 | 第11页 |
| ·自适应控制理论 | 第11页 |
| ·本文主要的研究工作 | 第11-13页 |
| 第二章 太阳能新风系统实验平台 | 第13-23页 |
| ·太阳能新风系统实验平台简介 | 第13-15页 |
| ·太阳能新风系统实验平台工作原理与结构设计 | 第15-19页 |
| ·系统工作原理 | 第15-16页 |
| ·系统整体结构设计 | 第16-19页 |
| ·太阳能新风系统实验平台运行模式 | 第19-22页 |
| ·运行模式分析 | 第19页 |
| ·运行模式设计 | 第19-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 太阳能新风系统实验平台模糊控制器 | 第23-41页 |
| ·模糊控制算法 | 第23-24页 |
| ·模糊控制算法基本概念 | 第23-24页 |
| ·模糊控制系统的特点 | 第24页 |
| ·模糊控制算法在新风系统实验平台的应用 | 第24-34页 |
| ·模糊控制器类型的选择 | 第24-25页 |
| ·模糊控制器的相关概念 | 第25-27页 |
| ·模糊控制器的具体构建 | 第27-33页 |
| ·基于C语言的模糊控制算法实现 | 第33-34页 |
| ·控制性能实验结果分析 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的新风系统控制算法 | 第41-57页 |
| ·模糊控制算法与神经元网络的联系与区别 | 第41页 |
| ·BP反向传播算法 | 第41-44页 |
| ·梯度法 | 第41-42页 |
| ·BP算法原理 | 第42-44页 |
| ·模糊神经网络 | 第44-47页 |
| ·网络结构详细 | 第45-46页 |
| ·训练算法 | 第46-47页 |
| ·新风温度模糊神经网络控制系统的构建 | 第47-52页 |
| ·控制性能实验结果分析 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于自适应PID的新风温度控制算法 | 第57-69页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·PID继电自整定 | 第57-59页 |
| ·单神经元PID | 第59-61页 |
| ·自适应PID控制算法在太阳能新风控制中的应用 | 第61-64页 |
| ·自适应PID控制性能实验结果分析 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第六章 基于BP神经网络的新风温度控制自适应算法 | 第69-79页 |
| ·引言 | 第69页 |
| ·基于BP神经网络自适应温度控制的实现 | 第69-75页 |
| ·控制性能实验结果分析 | 第75-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第七章 总结与展望 | 第79-81页 |
| ·总结 | 第79-80页 |
| ·展望 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第84-85页 |
| 附录 | 第85-88页 |
