| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·课题研究目的及意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本课题研究的主要内容及要解决的关键问题 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-13页 |
| 2 变风量(VAV)空调系统概述 | 第13-22页 |
| ·变风量空调系统的概念 | 第13-19页 |
| ·空气调节系统的分类 | 第13-15页 |
| ·变风量空调系统的原理及组成 | 第15-17页 |
| ·变风量空调系统常用的控制方式及控制回路 | 第17-19页 |
| ·变风量空调系统的特点及使用场合 | 第19-21页 |
| ·变风量空调系统的优点 | 第20-21页 |
| ·变风量空调系统的缺点 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 变风量空调系统变露点温度送风理论分析 | 第22-34页 |
| ·从温湿度控制精度的角度分析 | 第22-29页 |
| ·空调负荷 | 第22-25页 |
| ·热湿负荷变化时对温湿度控制精度的影响 | 第25-27页 |
| ·变露点送风时温湿度变化情况分析 | 第27-29页 |
| ·从分析的角度分析 | 第29-33页 |
| ·的定义 | 第29页 |
| ·湿空气的零点的确定 | 第29-31页 |
| ·湿空气值计算方法 | 第31-32页 |
| ·分析方法应用 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 4 基于ELMAN神经网络的露点温度预测及实验研究 | 第34-50页 |
| ·西安建大智能建筑环境技术实验室简介 | 第34-35页 |
| ·实验方案确定 | 第35-40页 |
| ·实验前的准备工作 | 第35-37页 |
| ·实验步骤 | 第37-39页 |
| ·软件平台的搭建以及程序设计 | 第39-40页 |
| ·Elman神经网络的露点温度预测 | 第40-47页 |
| ·神经网络概述 | 第41-42页 |
| ·Elman型回归神经网络的结构算法 | 第42-44页 |
| ·预测模型的建立 | 第44-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-49页 |
| ·实验结果 | 第47-48页 |
| ·实验结果分析 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 5 水阀-送风温度数学模型的建立及控制系统仿真实验 | 第50-64页 |
| ·系统辨识试验设计 | 第50-54页 |
| ·系统辨识的内容及步骤 | 第50-51页 |
| ·最小二乘法的基本概念 | 第51-53页 |
| ·最小二乘法问题的解 | 第53-54页 |
| ·利用Matlab系统辨识工具箱进行系统辨识 | 第54-56页 |
| ·Matlab系统辨识工具箱概述 | 第54页 |
| ·利用Matlab系统辨识工具箱辨识水阀——送风温度模型 | 第54-56页 |
| ·送风温度控制器的设计及仿真 | 第56-60页 |
| ·PID控制原理 | 第56-57页 |
| ·基于BP神经网络的PID整定原理 | 第57-60页 |
| ·仿真控制器的设计及分析 | 第60-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 6 结论 | 第64-65页 |
| ·论文总结 | 第64页 |
| ·论文创新之处 | 第64页 |
| ·进一步的研究和以后的工作 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70-78页 |
| I 附表 | 第70-76页 |
| II 图表索引 | 第76-78页 |
| III 程序文档(另册装订) | 第78页 |
| IV 硕士研究生阶段发表论文情况 | 第78页 |
