| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 课题的研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 温度控制系统设计方法国内外研究现状 | 第10页 |
| 1.3 温度控制系统控制方法国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.4 论文主要工作及内容 | 第11-12页 |
| 第二章 温控系统设计方法研究 | 第12-24页 |
| 2.1 温控系统控温过程原理 | 第12-16页 |
| 2.1.1 工程热力学基本定理 | 第13页 |
| 2.1.2 压缩制冷理想循环和实际循环 | 第13-15页 |
| 2.1.2.1 理想循环 | 第13-14页 |
| 2.1.2.2 实际循环 | 第14-15页 |
| 2.1.3 制冷相关参数对制冷循环的影响 | 第15-16页 |
| 2.2 温控系统关键部件设计参数 | 第16-21页 |
| 2.2.1 压缩机 | 第16-17页 |
| 2.2.2 风冷式冷凝器 | 第17-19页 |
| 2.2.3 盘管式蒸发器 | 第19-21页 |
| 2.2.4 电加热器 | 第21页 |
| 2.3 设计算例 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 温控系统控制方法研究 | 第24-42页 |
| 3.1 温控系统控制规则及流程 | 第24-25页 |
| 3.2 温控系统控制工况 | 第25-28页 |
| 3.2.1 制冷工况 | 第25-26页 |
| 3.2.2 加热工况 | 第26-28页 |
| 3.3 基于神经网络的PID控制 | 第28-39页 |
| 3.3.1 PID控制概述 | 第28-29页 |
| 3.3.2 神经网络概述 | 第29-32页 |
| 3.3.2.1 神经元结构 | 第29-31页 |
| 3.3.2.2 神经网络的网络结构 | 第31页 |
| 3.3.2.3 神经网络的学习规则 | 第31-32页 |
| 3.3.3 神经网络PID控制 | 第32-39页 |
| 3.3.3.1 BP神经网络PID控制 | 第32-36页 |
| 3.3.3.2 RBF神经网络PID控制 | 第36-39页 |
| 3.4 控制实例 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 温控系统温控能力设计与过程控制仿真软件模块开发 | 第42-53页 |
| 4.1 软件模块架构 | 第42-43页 |
| 4.2 主要部件温控能力选型及设计模块 | 第43-46页 |
| 4.2.1 制冷循环中制冷剂各状态点参数获取 | 第43页 |
| 4.2.2 部件选型 | 第43-44页 |
| 4.2.3 风冷式冷凝器设计 | 第44-45页 |
| 4.2.4 盘管式蒸发器设计 | 第45-46页 |
| 4.3 温度过程控制仿真模块 | 第46-52页 |
| 4.3.1 制冷工况仿真 | 第47-48页 |
| 4.3.2 加热工况仿真 | 第48-49页 |
| 4.3.3 温控系统仿真模拟模块 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 控制仿真的实验验证 | 第53-59页 |
| 5.1 实验平台 | 第53-54页 |
| 5.2 实验设计 | 第54-55页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第55-56页 |
| 5.4 仿真结果与实验结果对比分析 | 第56-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 结论及展望 | 第59-61页 |
| 6.1 研究总结 | 第59页 |
| 6.2 下一步工作 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |