基于模糊自适应的室内热舒适度建模与控制
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 热舒适度指标模型研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 室内空气调节研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究的主要内容与文章结构 | 第15-18页 |
| 第二章 基于先验知识的PMV模糊自适应建模 | 第18-32页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 室内热舒适度指标PMV概述 | 第19-20页 |
| 2.3 PMV预测模型 | 第20-26页 |
| 2.3.1 模糊神经网络基本原理 | 第20-21页 |
| 2.3.2 输入变量的选择及其可行性研究 | 第21-23页 |
| 2.3.3 基于先验知识的初始T-S模糊模型建立 | 第23-26页 |
| 2.3.4 建模基本步骤 | 第26页 |
| 2.4 仿真实例 | 第26-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于递阶结构的PMV模糊自适应建模 | 第32-43页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 T-S递阶模糊结构特点概述 | 第32-34页 |
| 3.3 基于递阶结构的PMV模型改进 | 第34-39页 |
| 3.3.1 基于灵敏度分析的输入变量选择 | 第34-36页 |
| 3.3.2 递阶结构下的模糊规则提取 | 第36-38页 |
| 3.3.3 递阶结构的后件辨识 | 第38页 |
| 3.3.4 建模基本步骤 | 第38-39页 |
| 3.4 仿真实例 | 第39-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 室内热舒适度的预测控制 | 第43-60页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 基于PMV的室内舒适度控制 | 第44-53页 |
| 4.2.1 预测控制概述 | 第44-45页 |
| 4.2.2 带约束的广义预测控制基本原理 | 第45-49页 |
| 4.2.3 PMV模糊自适应预测模型的转化 | 第49-50页 |
| 4.2.4 热舒适度指标PMV广义预测控制器设计 | 第50-53页 |
| 4.3 仿真实例 | 第53-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 本文的研究内容 | 第60-61页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第70-72页 |
