建筑供暖室内温度预测及控制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 建筑供暖理论基础 | 第19-25页 |
| 2.1 建筑热平衡理论 | 第19-21页 |
| 2.1.1 建筑热过程 | 第19-20页 |
| 2.1.2 建筑室内的热平衡 | 第20-21页 |
| 2.2 建筑室内温度变化分析 | 第21-23页 |
| 2.2.1 室内温度降温过程分析 | 第22页 |
| 2.2.2 室内温度升温过程分析 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 建筑室内温度预测研究 | 第25-46页 |
| 3.1 人工神经网络模型 | 第25-28页 |
| 3.1.1 人工神经元模型 | 第26页 |
| 3.1.2 神经元基函数和激活函数 | 第26-28页 |
| 3.2 BP网络原理及算法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 BP神经网络结构 | 第28-29页 |
| 3.2.2 BP网络算法 | 第29-32页 |
| 3.3 RBF神经网络 | 第32-34页 |
| 3.3.1 RBF神经网络结构 | 第32-33页 |
| 3.3.2 RBF网络算法 | 第33-34页 |
| 3.4 神经网络在室内温度预测中的应用 | 第34-45页 |
| 3.4.1 输入输出变量的选取及归一化 | 第35-36页 |
| 3.4.2 BP神经网络模型的设计 | 第36-38页 |
| 3.4.3 RBF神经网络模型的设计 | 第38页 |
| 3.4.4 两种模型的预测结果分析 | 第38-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 建筑供暖控制策略分析 | 第46-63页 |
| 4.1 专家控制概述 | 第46-50页 |
| 4.1.1 专家控制的理论基础 | 第46-48页 |
| 4.1.2 专家控制器的结构 | 第48-49页 |
| 4.1.3 专家控制器的工作原理 | 第49-50页 |
| 4.1.4 建筑供暖专家知识库的设计 | 第50页 |
| 4.2 分时供暖策略 | 第50-52页 |
| 4.3 室内温度控制策略 | 第52-59页 |
| 4.3.1 模糊控制理论介绍 | 第52-56页 |
| 4.3.2 室温模糊控制器的设计 | 第56-58页 |
| 4.3.3 室温模糊控制仿真分析 | 第58-59页 |
| 4.4 故障及紧急事故处理策略 | 第59-62页 |
| 4.4.1 通讯故障保护策略 | 第59-60页 |
| 4.4.2 执行机构故障保护策略 | 第60-61页 |
| 4.4.3 室外温度突变保护策略 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 平台搭建及结果分析 | 第63-71页 |
| 5.1 控制平台的搭建 | 第63-66页 |
| 5.1.1 上位机的设计 | 第63-65页 |
| 5.1.2 下位机的设计 | 第65-66页 |
| 5.2 实际运行 | 第66-69页 |
| 5.3 效益分析 | 第69-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 攻读硕士期间发表论文 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
