摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-10页 |
第一章 绪论 | 第10-19页 |
·课题的背景与意义 | 第10-13页 |
·热舒适指标控制的发展历程 | 第13-14页 |
·热舒适性指标控制的主要研究内容 | 第14-17页 |
·本文所做的主要工作 | 第17-19页 |
第二章 空调系统及中央空调理论概述 | 第19-31页 |
·引言 | 第19页 |
·空调系统概述 | 第19-22页 |
·空调的相关概念 | 第19页 |
·空调系统的一般组成 | 第19-21页 |
·空调系统的分类和特点 | 第21-22页 |
·中央空调的理论 | 第22-27页 |
·中央空调运行的工作原理 | 第22-24页 |
·中央空调水系统的分类方法 | 第24页 |
·中央空调控制系统 | 第24-27页 |
·某一中央空调控制系统的控制算法实现 | 第27-30页 |
·本章小结 | 第30-31页 |
第三章 人体热舒适性理论介绍 | 第31-48页 |
·发展历史及研究现状 | 第31-32页 |
·热舒适的定义 | 第32-33页 |
·决定人体热舒适的主要因素 | 第33-35页 |
·评价热环境的指标 | 第35-39页 |
·PMV 指标的提出及介绍 | 第39-43页 |
·Fanger 热舒适方程 | 第39-40页 |
·平均预测投票PMV | 第40-41页 |
·环境变量对PMV 的影响分析 | 第41-43页 |
·舒适性指标的控制策略 | 第43-47页 |
·对环境变量的处理 | 第43-44页 |
·热舒适性指标的控制方式的选择 | 第44-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第四章 神经网络在 PMV 值预测中的应用研究 | 第48-65页 |
·人工神经网络理论概述 | 第48-54页 |
·神经元的数学模型 | 第48-50页 |
·人工神经网络的模型与结构 | 第50-51页 |
·神经网络的学习方法 | 第51-53页 |
·神经网络的信息处理过程 | 第53-54页 |
·Bp神经网络 | 第54-59页 |
·BP 神经网络的基本介绍 | 第54-55页 |
·BP 神经网络的学习算法 | 第55-56页 |
·具体BP 神经网络的学习过程 | 第56-57页 |
·Bp神经网络的算法流程 | 第57-59页 |
·神经网络在PMV 值计算中的应用 | 第59-64页 |
·引言 | 第59页 |
·BP 神经网络的设计 | 第59-60页 |
·BP 神经网络的构建与仿真 | 第60-61页 |
·程序实现及结果分析 | 第61-64页 |
·本章小结 | 第64-65页 |
第五章 舒适性空调模糊控制器的设计 | 第65-81页 |
·模糊控制理论简介 | 第65-68页 |
·模糊控制理论的发展历史 | 第65-66页 |
·模糊控制的基本原理 | 第66-67页 |
·模糊控制的特点 | 第67-68页 |
·模糊控制器的设计 | 第68-71页 |
·设计模糊控制器的步骤 | 第68-69页 |
·设计模糊控制器的要点 | 第69-71页 |
·模糊控制在制冷与空调系统中的应用 | 第71-73页 |
·基于PMV 指标的中央空调模糊控制方式选择的依据 | 第73-75页 |
·控制方式的探讨 | 第73-74页 |
·建立控制规则的依据 | 第74-75页 |
·舒适性空调模糊控制器的设计 | 第75-80页 |
·设计前的准备工作说明 | 第75-76页 |
·空调系统模糊控制器设计 | 第76-80页 |
·模糊控制系统的建立 | 第80页 |
·本章小结 | 第80-81页 |
第六章 舒适性模糊控制与 PID 控制效果的比较 | 第81-89页 |
·传统PID 控制原理 | 第81-84页 |
·PID 控制的优点 | 第81页 |
·PID 控制的调节规律及选择调节器动作的方法 | 第81-83页 |
·控制规律表示 | 第83-84页 |
·室内温度的传递函数表示 | 第84-85页 |
·舒适性模糊控制与PID 控制的仿真比较 | 第85-86页 |
·舒适性与节能效果的实例检验 | 第86-88页 |
·本章小结 | 第88-89页 |
结论与展望 | 第89-91页 |
参考文献 | 第91-96页 |
致谢 | 第96-97页 |
攻读学位期间发表的论文 | 第97-98页 |