| 1 绪论 | 第1-16页 |
| ·变风量(VAV)空调系统概述 | 第8-11页 |
| ·变风量(VAV)空调系统的概念 | 第8-9页 |
| ·变风量(VAV)空调系统的基本原理及组成 | 第9-10页 |
| ·变风量(VAV)空调系统的特点及使用场合 | 第10-11页 |
| ·国内外变风量(VAV)空调系统的现状及研究热点 | 第11-12页 |
| ·国外变风量(VAV)空调系统的运行现状及研究热点 | 第11页 |
| ·国内变风量(VAV)空调系统的运行现状及研究热点 | 第11-12页 |
| ·变风量(VAV)空调系统常用的控制方式 | 第12-15页 |
| ·课题背景、本论文要解决的问题以及作者的主要见解 | 第15-16页 |
| 2 基于多层前馈神经网络的过程辨识 | 第16-32页 |
| ·多层前馈神经网络结构 | 第16-22页 |
| ·概述 | 第16-17页 |
| ·神经网络的基本单元 | 第17-20页 |
| ·多层前馈神经网络(BP网络)的基本原理 | 第20-22页 |
| ·神经网络(BP网)反向传播学习算法 | 第22-26页 |
| ·关于Delta学习规则 | 第22页 |
| ·反向传播算法(B-P) | 第22-25页 |
| ·学习算法的收敛性分析及改进 | 第25-26页 |
| ·神经网络在过程辨识中的应用 | 第26-29页 |
| ·综述 | 第26-27页 |
| ·基于神经网络的非线性系统辨识 | 第27-29页 |
| ·VAV空调机组过程模型的神经网络辨识 | 第29-32页 |
| 3 基于神经网络的解耦控制 | 第32-47页 |
| ·关于神经网络控制 | 第32-37页 |
| ·神经网络与控制 | 第32-33页 |
| ·神经网络在控制领域中的应用 | 第33-37页 |
| ·线性多变量过程解耦控制的方案分析和比较 | 第37-41页 |
| ·线性多变量过程控制系统解耦原理 | 第37-40页 |
| ·线性多变量解耦控制的常用方案及比较 | 第40-41页 |
| ·变风量(VAV)空调系统神经网络α阶逆系统解耦控制设计 | 第41-47页 |
| ·基于神经网络的解耦控制 | 第41-42页 |
| ·神经网络逆系统设计方法 | 第42-44页 |
| ·神经网络逆系统解耦控制在变风量(VAV)空调系统中的应用 | 第44-47页 |
| 4 变风量(VAV)空调系统神经网络解耦控制的实验研究 | 第47-74页 |
| ·变风量(VAV)空调系统的METASYS实现 | 第47-64页 |
| ·METASYS系统概述 | 第47-50页 |
| ·VAV空调系统的METASYS实现 | 第50-64页 |
| ·变风量(VAV)空调系统机组侧的神经网络辨识结果及分析 | 第64-69页 |
| ·机组侧正向动力学模型(正模型)仿真实验结果及分析 | 第64-67页 |
| ·机组侧系统的逆动力学模型仿真实验结果及分析 | 第67-69页 |
| ·神经网络逆系统开环解耦仿真实验结果及分析 | 第69页 |
| ·变风量(VAV)空调系统机组侧的神经网络逆系统解耦控制实验结果及分析 | 第69-74页 |
| ·神经网络逆系统开环解耦实验结果及分析 | 第69-71页 |
| ·神经网络逆系统解耦控制实验结果及分析 | 第71-74页 |
| 5 结论 | 第74-76页 |
| ·论文工作总结 | 第74页 |
| ·论文的创新之处 | 第74页 |
| ·进一步的研究和开发工作 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录1 图表索引 | 第81-82页 |
| 附录2 软件文档(另册装订) | 第82页 |
