首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--人工智能理论论文

基于神经网络的VAV系统预测控制策略研究及实现

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第1章 绪论第8-19页
   ·选题背景与研究意义第8-9页
     ·能源格局和趋势第8页
     ·我国节能减排形势政策第8-9页
     ·论文研究意义第9页
   ·VAV 空调系统概述第9-12页
     ·VAV 空调系统的概念及发展第9-10页
     ·VAV 空调系统的基本原理、构成及分类第10-11页
     ·VAV 空调系统的特点及适用范围第11-12页
     ·VAV 空调系统的控制特性及其耦合性分析第12页
   ·VAV 空调系统的研究和应用现状第12-14页
     ·国外 VAV 空调系统的研究和应用现状第12-13页
     ·国内 VAV 空调系统的研究和应用现状第13-14页
   ·预测控制第14页
   ·神经网络建模与辨识第14-17页
     ·人工神经网络概述第15页
     ·神经网络辨识第15-17页
   ·论文的研究工作和内容安排第17-19页
     ·论文的研究工作第17页
     ·论文的内容安排第17-19页
第2章 VAV 空调系统的优化控制策略分析第19-27页
   ·研究对象描述第19-20页
   ·末端装置(VAV Box)优化控制分析及方案选定第20-22页
     ·串级控制第20页
     ·VAV 压力相关和压力无关型末端控制第20-21页
     ·VAV 末端串级预测优化控制策略第21-22页
   ·VAV 空调系统送风量优化控制分析及方案选定第22-26页
     ·常用的几种控制方法第22-25页
     ·VAV 空调机组送风量预测优化控制策略第25-26页
   ·本章小结第26-27页
第3章 神经网络用于 VAV 空调系统预测模型辨识第27-38页
   ·网络选择第27页
   ·预测模型参数选择第27-29页
     ·VAV 空调末端区域温度预测模型参数选择第27-28页
     ·VAV 空调机组送风量预测模型参数选择第28-29页
   ·神经网络预测模型结构第29页
   ·样本数据采集与预处理第29-31页
     ·采样参数选择第30页
     ·样本采样策略第30-31页
     ·数据预处理第31页
   ·预测模型的训练与结果分析第31-36页
     ·模型训练算法及参数选择第31-32页
     ·VAV 空调机组送风量预测模型辨识结果与分析第32-34页
     ·末端区域温度模型预测结果与分析第34-36页
   ·本章小结第36-38页
第4章 VAV 空调系统神经网络预测优化控制研究第38-48页
   ·神经网络非线性预测优化控制第38-43页
     ·控制算法描述第38-39页
     ·神经网络控制器结构第39页
     ·神经网络预测控制器在线寻优第39-43页
   ·VAV 空调末端区域温度控制应用研究第43-44页
     ·性能指标第43页
     ·实验结果分析第43-44页
   ·VAV 空调机组送风量控制应用研究第44-47页
     ·性能指标第44页
     ·实验结果分析第44-46页
     ·送风机能耗分析第46-47页
   ·本章小结第47-48页
第5章 基于 ARM 嵌入式技术的 VAV 空调控制系统设计与实现第48-59页
   ·嵌入式系统概念与特点第48-49页
     ·嵌入式系统定义和特点第48页
     ·ARM 用于现场控制器开发第48-49页
   ·VAV 空调智能控制系统搭建及硬件组成第49-51页
     ·VAV 空调智能控制系统架构第49-50页
     ·VAV 空调智能控制系统硬件搭建第50-51页
   ·VAV 空调智能控制软件程序设计及开发第51-58页
     ·智能控制系统软件任务分析第51页
     ·WinCE 操作系统第51-52页
     ·开发环境搭建第52-53页
     ·基于模块化思想的神经网络预测优化控制算法开发第53-57页
     ·GUIDE 与上位机监控程序第57-58页
   ·本章小结第58-59页
总结与展望第59-60页
   ·课题总结第59页
   ·课题展望第59-60页
参考文献第60-63页
研究生阶段论文发表情况第63-64页
致谢第64页

论文共64页,点击 下载论文
上一篇:结合经典优化思想的粒子群优化算法的改进及应用
下一篇:霍乱与媒体效应的传染病模型及研究