| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1．1 课题的背景及意义 | 第7-12页 |
| 1．1．1 智能建筑的起源与发展 | 第7-8页 |
| 1．1．2 智能建筑的空调系统 | 第8-9页 |
| 1．1．3 空调系统控制方法的现状 | 第9-11页 |
| 1．1．4 课题的意义 | 第11-12页 |
| 1．2 本论文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 智能建筑的空调系统 | 第13-22页 |
| 2．1 智能建筑的概念与特点 | 第13-15页 |
| 2．1．1 智能建筑的定义 | 第13-14页 |
| 2．1．2 智能建筑的系统构成 | 第14-15页 |
| 2．2 智能建筑的空调系统 | 第15-22页 |
| 2．2．1 智能建筑的空气环境 | 第15-17页 |
| 2．2．2 智能建筑空调系统的特点 | 第17-18页 |
| 2．2．3 智能建筑的空调设备 | 第18-22页 |
| 第三章 空调系统的预冷控制 | 第22-39页 |
| 3．1 预冷控制 | 第22-26页 |
| 3．1．1 预冷与预冷期 | 第22-23页 |
| 3．1．2 当前的预冷控制方法 | 第23-26页 |
| 3．2 神经网络BP算法 | 第26-30页 |
| 3．2．1 人工神经网络 | 第26-27页 |
| 3．2．2 神经网络BP算法的原理 | 第27-29页 |
| 3．2．3 神经网络BP算法的优缺点 | 第29-30页 |
| 3．3 基于神经网络BP算法的预冷控制 | 第30-34页 |
| 3．3．1 对神经网络BP算法有关问题的考虑 | 第30-31页 |
| 3．3．2 利用神经网络BP算法确定空调系统的预冷期 | 第31-34页 |
| 3．4 仿真与数据分析 | 第34-39页 |
| 3．4．1 物理仿真实验系统的构成 | 第34-35页 |
| 3．4．2 实验与数据分析 | 第35-37页 |
| 3．4．3 小结 | 第37-39页 |
| 第四章 空调系统运行过程的控制 | 第39-59页 |
| 4．1 运行过程的控制 | 第39-42页 |
| 4．1．1 空调的运行过程控制与能量效率 | 第39-40页 |
| 4．1．2 当前定风量空调系统运行过程的控制方式 | 第40-41页 |
| 4．1．3 当前变风量空调系统运行过程的控制方式 | 第41-42页 |
| 4．2 前馈—反馈控制 | 第42-44页 |
| 4．2．1 前馈控制 | 第42-43页 |
| 4．2．2 前馈—反馈控制 | 第43-44页 |
| 4．3 空调系统运行过程的前馈—反馈控制 | 第44-50页 |
| 4．3．1 对智能建筑空调系统进行前馈—反馈控制的基本思路 | 第44-45页 |
| 4．3．2 定风量空调系统运行过程的前馈—反馈控制 | 第45-47页 |
| 4．3．3 变风量空调系统运行过程的前馈—反馈控制 | 第47-50页 |
| 4．4 仿真与数据分析 | 第50-59页 |
| 4．4．1 定风量空调系统调节过程的物理仿真实验 | 第50-54页 |
| 4．4．2 变风量空调系统调节过程的数字仿真 | 第54-58页 |
| 4．4．3 小结 | 第58-59页 |
| 第五章 空调系统的提前停机控制 | 第59-67页 |
| 5．1 提前停机控制 | 第59-60页 |
| 5．1．1 空调系统的提前停机 | 第59页 |
| 5．1．2 当前的提前停机方式 | 第59-60页 |
| 5．2 模糊控制 | 第60-62页 |
| 5．2．1 模糊控制的原理 | 第60-61页 |
| 5．2．2 模糊控制器的结构 | 第61-62页 |
| 5．3 应用模糊控制的提前停机控制 | 第62-67页 |
| 5．3．1 控制方案 | 第62-65页 |
| 5．3．2 剩余冷量的利用 | 第65页 |
| 5．3．3 适当调整停机时间 | 第65-66页 |
| 5．3．4 小结 | 第66-67页 |
| 结束语 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 硕士期间发表论文目录 | 第72页 |
