公路隧道通风系统的前馈式模糊控制研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究的背景 | 第10-11页 |
| ·通风控制方式与国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·纵向机械通风 | 第11页 |
| ·公路隧道的通风控制方式 | 第11-13页 |
| ·模糊控制及研究现状 | 第13-14页 |
| ·选题背景和意义 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·系统模型 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·工作的重点与难点 | 第16页 |
| ·小结 | 第16-18页 |
| 第2章 公路隧道通风系统分析及相关数学模型 | 第18-26页 |
| ·隧道纵向通风系统的构成和原理 | 第18-19页 |
| ·隧道通风卫生标准 | 第19页 |
| ·CO 设计浓度 | 第19页 |
| ·VI 设计浓度 | 第19页 |
| ·隧道通风需风量计算 | 第19-20页 |
| ·稀释CO 的需风量 | 第19-20页 |
| ·稀释VI 的需风量 | 第20页 |
| ·纵向式隧道通风系统的相关数学模型 | 第20-25页 |
| ·空气动力学模型 | 第21-23页 |
| ·纵向式通风隧道内污染物模型 | 第23页 |
| ·交通流模型 | 第23-25页 |
| ·本文研究对象相关参数及计算 | 第25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第3章 短时交通流预测模型 | 第26-34页 |
| ·短时交通流预测的特性 | 第26页 |
| ·短时交通流预测模型方法综述 | 第26-28页 |
| ·BP 神经网络短时交通流预测模型 | 第28-33页 |
| ·BP 神经网络学习算法 | 第28-30页 |
| ·基于BP 神经网络的短时交通流预测模型设计 | 第30页 |
| ·仿真测试及评价 | 第30-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第4章 公路隧道前馈式模糊控制器的设计 | 第34-44页 |
| ·模糊控制器的工作原理 | 第34-37页 |
| ·模糊控制系统的组成 | 第34-35页 |
| ·模糊控制器的设计方法 | 第35-36页 |
| ·模糊控制的实现算法 | 第36-37页 |
| ·隧道前馈式模糊控制器的设计 | 第37-43页 |
| ·工程概况 | 第37页 |
| ·射流风机的布置及启停策略 | 第37页 |
| ·模糊控制器的设计 | 第37-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第5章 隧道无线CO 电化学传感器应用设计 | 第44-51页 |
| ·传感器工作原理 | 第44-45页 |
| ·传感器硬件电路 | 第45-48页 |
| ·放大电路设计 | 第45-46页 |
| ·射频电路设计 | 第46-47页 |
| ·零点自校准电路设计 | 第47页 |
| ·变送输出设计 | 第47-48页 |
| ·系统软件设计及调试 | 第48-50页 |
| ·无线收发程序 | 第49页 |
| ·A/D 转换子程序 | 第49页 |
| ·温度非线性补偿 | 第49-50页 |
| ·系统标定 | 第50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第6章 前馈式隧道通风系统的实验 | 第51-61页 |
| ·系统设备 | 第51-53页 |
| ·系统结构 | 第53-54页 |
| ·系统构成 | 第53-54页 |
| ·系统描述 | 第54页 |
| ·前馈式模糊控制编程实现 | 第54-56页 |
| ·系统软件模块 | 第56页 |
| ·控制平台软硬件 | 第56页 |
| ·系统实现界面 | 第56-57页 |
| ·实验数据 | 第57-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 总结和展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间已发表的论文 | 第66-68页 |
