变风量空调系统末端部分基于自适应线性神经元的前馈解耦控制
| 1 绪论 | 第1-13页 |
| ·变风量系统在国内外的应用情况 | 第7-8页 |
| ·变风量空调系统的基本原理及组成 | 第8-9页 |
| ·变风量系统的特点 | 第9-10页 |
| ·变风量技术在国内外的研究现状 | 第10-11页 |
| ·课题背景、研究目的和意义 | 第11页 |
| ·研究方案 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-13页 |
| 2 变风量空调自动控制系统 | 第13-20页 |
| ·概论 | 第13-14页 |
| ·变风量空调系统末端侧的控制方法 | 第14-15页 |
| ·压力有关型末端 | 第14页 |
| ·压力无关型末端 | 第14-15页 |
| ·压力有关和压力无关末端装置比较 | 第15页 |
| ·变风量空调系统机组侧的控制方法 | 第15-19页 |
| ·送风管道压力控制 | 第15-17页 |
| ·送风温度的控制 | 第17-18页 |
| ·新风量的控制 | 第18-19页 |
| ·变风量空调系统中变量的耦合关系 | 第19-20页 |
| 3 变风量空调末端建模及经典解耦方法简介 | 第20-36页 |
| ·概论 | 第20页 |
| ·末端部分建模方法 | 第20-22页 |
| ·变风量空调系统组成分析及末端部分建模 | 第22-33页 |
| ·变风量空调末端风量--管道静压解耦方法探讨 | 第33-36页 |
| 4 VAV末端的神经网络解耦方法 | 第36-51页 |
| ·神经网络原理 | 第36-43页 |
| ·人工神经元模型 | 第36-37页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第37-38页 |
| ·典型神经网络简介 | 第38-42页 |
| ·人工神经网络在控制中的应用 | 第42-43页 |
| ·变风量空调末端神经网络解耦方案设计 | 第43-51页 |
| ·常见神经网络解耦方案 | 第43-45页 |
| ·自适应线性神经元网络解耦补偿原理 | 第45-51页 |
| 5 VAV末端解耦控制实验研究 | 第51-72页 |
| ·概论 | 第51页 |
| ·仿真实验设计及结果分析 | 第51-55页 |
| ·仿真软件简介 | 第51页 |
| ·变风量空调末端仿真模型及结果分析 | 第51-55页 |
| ·物理实验设计及结果分析 | 第55-72页 |
| ·METASYS系统简介 | 第55-56页 |
| ·变风量空调系统的硬件实现 | 第56-60页 |
| ·变风量空调系统的软件实现 | 第60-61页 |
| ·Metalink控件及DDE技术 | 第61-63页 |
| ·末端解耦控制系统软件设计 | 第63-66页 |
| ·控制系统软件界面设计 | 第63-65页 |
| ·神经网络训练和控制流程设计 | 第65-66页 |
| ·神经网络控制的实时性 | 第66页 |
| ·实验系统的硬软件调试 | 第66-67页 |
| ·实验结果及分析 | 第67-72页 |
| 6 结论 | 第72-73页 |
| ·论文工作总结 | 第72页 |
| ·论文中的独立见解 | 第72页 |
| ·进一步的研究和开发工作 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-76页 |
| 附录1 图表索引 | 第76-77页 |
| 附录2 软件文档(另册装订) | 第77页 |
