| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 轿车空调系统及其控制技术概述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 我国轿车空调控制的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国外轿车空调控制的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第15-17页 |
| 第二章 环境参数对轿车空调性能的影响规律分析 | 第17-30页 |
| 2.1 轿车环境参数调整系统工作原理分析 | 第17-23页 |
| 2.1.1 车厢环境更新净化系统 | 第17-19页 |
| 2.1.2 车厢环境调节制冷系统 | 第19-20页 |
| 2.1.3 车厢环境调节供暖系统 | 第20-21页 |
| 2.1.4 车厢环境参数调节控制系统 | 第21-23页 |
| 2.2 轿车环境参数对空调系统性能的影响分析 | 第23-24页 |
| 2.3 轿车热负荷建模 | 第24-29页 |
| 2.3.1 轿车热负荷模型 | 第24页 |
| 2.3.2 轿车空调各热负荷环节计算 | 第24-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 环境自适应的轿车空调控制策略研究 | 第30-51页 |
| 3.1 环境自适应的轿车空调控制策略分析 | 第30-31页 |
| 3.2 轿车空调的PID控制策略 | 第31-33页 |
| 3.2.1 PID控制工作原理 | 第31-32页 |
| 3.2.2 PID控制算法简介 | 第32-33页 |
| 3.3 轿车环境参数调整模糊控制策略 | 第33-48页 |
| 3.3.1 模糊控制工作原理 | 第33-34页 |
| 3.3.2 模糊控制算法简介 | 第34-38页 |
| 3.3.3 调温的执行机构控制策略 | 第38-44页 |
| 3.3.4 执行机构的改变量 | 第44-48页 |
| 3.4 基于ELMAN神经控制网络的建立 | 第48-50页 |
| 3.4.1 ELMAN控制网络工作原理 | 第48-49页 |
| 3.4.2 ELMAN控制网络算法简介 | 第49-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 环境自适应的轿车空调控制系统设计 | 第51-67页 |
| 4.1 CAN总线多CPU结构的主从式体系架构 | 第51-56页 |
| 4.1.1 轿车空调传感器 | 第51页 |
| 4.1.2 轿车空调执行器 | 第51-52页 |
| 4.1.3 基于CAN的多CPU架构电路规划 | 第52-56页 |
| 4.2 轿车环境调整设备底层硬件平台选择 | 第56-60页 |
| 4.3 软件平台RTOS实时系统选择与嵌入 | 第60-62页 |
| 4.4 轿车环境参数调整控制底层平台软件 | 第62-66页 |
| 4.4.1 FREERTOS的内核结构 | 第62-63页 |
| 4.4.2 任务调度管理 | 第63-64页 |
| 4.4.3 内存管理 | 第64-65页 |
| 4.4.4 基于CAN总线的传感器信息采集驱动程序 | 第65-66页 |
| 4.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 轿车环境参数调整控制不同策略效果 | 第67-86页 |
| 5.1 轿车内部环境舒适度评价指标 | 第67-69页 |
| 5.1.1 车内PMV评价指标 | 第67-68页 |
| 5.1.2 车内PPD评价指标 | 第68-69页 |
| 5.2 基于车内热负荷实现的RTW框架 | 第69-70页 |
| 5.3 基于控制效果实现的驱动分析 | 第70-73页 |
| 5.3.1 基于传感器定时检测驱动程序 | 第71-72页 |
| 5.3.2 基于执行机构驱动程序 | 第72-73页 |
| 5.4 不同控制策略效果对比 | 第73-85页 |
| 5.4.1 数字式PID控制策略MATLAB仿真分析 | 第73-74页 |
| 5.4.2 模糊控制策略MATLAB仿真分析 | 第74-78页 |
| 5.4.3 ELMAN控制网络MATLAB仿真分析 | 第78-85页 |
| 5.5 本章小结 | 第85-86页 |
| 第六章 总结与展望 | 第86-88页 |
| 6.1 全文总结 | 第86页 |
| 6.2 技术展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第93-94页 |
