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變風量空調模糊控製技術及應用

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劉靜紈 著



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發表於2024-05-20


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齣版社: 中國建築工業齣版社
ISBN:9787112130689
版次:1
商品編碼:10865434
包裝:平裝
開本:16開
齣版時間:2011-10-01
頁數:255
正文語種:中文

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具體描述

內容簡介

《變風量空調模糊控製技術及應用》共分14章,主要內容包括:緒論、變風量空調係統、變風量空調係統末端裝置、變風量空調係統的控製、模糊控製的理論基礎、模糊控製理論及其設計方法、神經網絡、模糊控製技術在變風量空調係統中的應用、自調整模糊控製技術在變風量係統中的應用、模糊PID控製在變風量空調係統中的應用研究、神經網絡模糊預測控製在變風量空調係統中的應用、基於嵌入式控製器的變風量空調控製係統、模糊神經網絡控製在變風量空調係統中的應用、樓控係統的通信網絡架構。
《變風量空調模糊控製技術及應用》可以作為暖通空調設計人員、變風量空調係統設計人員以及高等院校暖通空調專業、自動控製專業等大、中專學生和研究生的參考書籍。全書由劉靜紈統稿。

目錄

第1章 緒論
1.1 變風量空調係統發展概況
1.2 智能控製
1.3 模糊控製
1.4 神經網絡
1.4.1 神經網絡的發展概況
1.4.2 神經網絡
1.5 預測控製
1.6 本書的主要研究內容及章節安排
1.6.1 主要研究內容
1.6.2 本書章節安排

第2章 變風量空調係統
2.1 變風量空調係統的基本組成
2.2 變風量空調係統的基本原理
2.3 變風量空調係統的特點
2.4 智能建築與熱舒適性
2.4.1 智能建築
2.4.2 熱舒適性
2.5 空調係統節能
2.6 變風量空調係統選擇
2.6.1 單風道型變風量空調係統
2.6.2 風機動力型變風量空調係統
2.6.3 組閤式單風道型變風量空調係統
2.6.4 雙風道型變風量空調係統
2.6.5 誘導型變風量空調係統
2.6.6 變風量空調係統設計中的幾個問題

第3章 變風量空調係統末端裝置
3.1 節流型變風量末端裝置
3.2 風機動力型變風量末端裝置
3.2.1 串聯式風機動力型變風量末端裝置
3.2.2 並聯式風機動力型變風量末端裝置
3.3 旁通型變風量末端裝置
3.4 誘導型變風量末端裝置

第4章 變風量空調係統的控製
4.1 室內溫度控製
4.1.1 變風量末端裝置控製
4.1.2 變風量空調係統送風機控製
4.2 新風量控製
4.2.1 新風量的確定
4.2.2 新風量的測量
4.2.3 新風量的控製
4.3 室內正壓控製
4.4 送風溫度控製

第5章 模糊控製的理論基礎
5.1 概述
5.2 經典集閤及其運算
5.2.1 集閤的概念及定義
5.2.2 集閤的運算性質
5.2.3 關係與映射
5.2.4 集閤的錶示
5.3 模糊子集及其運算
5.3.1 模糊子集的定義及錶示方法
5.3.2 模糊子集的運算
5.3.3 模糊集閤與經典集閤的聯係
5.4 隸屬函數
5.4.1 隸屬函數的確定方法
5.4.2 常用的隸屬函數
5.5 模糊關係與模糊矩陣
5.5.1 模糊關係
5.5.2 模糊矩陣
5.6 模糊嚮量
5.7 模糊語言
5.7.1 模糊變量
5.7.2 語言變量
5.7.3 模糊語言
5.7.4 語言值及其四則運算
5.7.5 模糊語言變量
5.8 模糊邏輯
5.8.1 普通命題及其基本邏輯運算
5.8.2 模糊邏輯
5.9 模糊推理
5.9.1 判斷與推理
5.9.2 模糊推理

第6章 模糊控製理論及其設計方法
6.1 模糊控製的工作原理
6.1.1 模糊控製係統的基本結構
6.1.2 模糊控製器的基本結構
6.1.3 模糊控製係統的工作原理
6.2 模糊控製器的設計方法
6.2.1 模糊控製器的結構設計
6.2.2 模糊控製規則的設計
6.2.3 精確量的模糊化
6.2.4 模糊控製狀態錶及模糊關係
6.2.5 模糊推理與模糊判決
6.2.6 模糊控製查詢錶及算法流程圖
6.3 模糊控製與PID控製相結閤
6.3.1 PID控製
6.3.2 模糊控製與PID控製相結閤
6.4 自適應模糊控製
6.4.1 自適應控製
6.4.2 自適應模糊控製

第7章 神經網絡
7.1 生物神經元與人工神經元模型
7.1.1 生物神經元
7.1.2 人工神經元模型
7.1.3 人工神經網絡模型
7.1.4 神經網絡的學習
7.2 前嚮反饋(BP)神經網絡
7.2.1 感知器
7.2.2 前嚮反饋(BP)神經網絡
7.2.3 徑嚮基函數神經網絡
7.3 反饋神經網絡
7.3.1 離散型Hopfid網絡
7.3.2 連續型Hopfid網絡
7.4 神經網絡控製
7.4.1 基於神經網絡的非綫性係統辨識
7.4.2 基於神經網絡的非綫性係統控製

第8章 模糊控製技術在變風量空調係統中的應用
8.1 變風量空調係統的特點及控製要求
8.1.1 變風量空調係統的基本結構
8.1.2 變風量空調係統的特點
8.1.3 變風量空調係統的控製特點
8.1.4 控製目標
8.1.5 控製要求
8.2 變風量空調係統室內溫度模糊控製係統的設計
8.2.1 室溫模糊控製器的結構設計
8.2.2 精確量的模糊化
8.2.3 模糊控製規則設計
8.2.4 反映控製規則的模糊關係的計算
8.2.5 模糊控製查詢錶的建立
8.3 變風量空調係統送風溫度模糊控製係統的設計
8.4 模糊控製在變風量空調係統中的應用

第9章 自調整模糊控製技術在變風量係統中的應用
9.1 帶有調整因子的控製規則
9.2 模糊控製規則的自調整與自尋優
9.3 在全論域範圍內帶有自調整因子的模糊控製器
9.4 變風量空調係統自調整模糊控製係統的設計
9.4.1 室內空氣品質
9.4.2 新風自調整模糊控製器的設計
9.4.3 變風量空調係統室內溫度、送風溫度自調整模糊控製器的設計
9.5 變風量空調係統的濕度控製
9.5.1 空調除濕技術
9.5.2 變風量空調係統的濕度控製
9.6 全論域範圍內帶有自調整因子的模糊控製器在變風量空調係統中的應用

第10章 模糊PID控製在變風量空調係統中的應用研究
10.1 模糊PID控製器控製原理
10.2 模糊PID參數模糊調整規則
10.3 變風量空調係統模糊自整定PID控製器的設計
10.3.1 模糊語言變量的選取和論域的劃分
10.3.2 確定各語言論域上的隸屬度函數
10.3.3 製定模糊控製規則
10.3.4 模糊推理及去模糊化
10.4 模糊自整定PID控製在變風量空調係統中的應用

第11章 神經網絡模糊預測控製在變風量空調係統中的應用
11.1 基於神經網絡的變風量空調係統預測模型的建立
11.1.1 正則化方法
11.1.2 基於貝葉斯方法的神經網絡預測模型辨識
11.1.3 神經網絡模型結構的確定
11.1.4 訓練樣本數據采集及數據的預處理
11.1.5 訓練神經網絡模型
11.1.6 模型辨識結果
11.2 神經網絡模糊預測控製方法描述
11.3 自調整模糊控製器的優化算法描述
11.4 神經網絡模糊預測優化控製的算法流程
11.5 神經網絡模糊預測控製在變風量空調係統中的仿真研究

第12章 基於嵌入式控製器的變風量空調控製係統
12.1 控製係統硬件介紹
12.1.1 變風量空調控製係統的功能及控製範圍
12.1.2 控製係統硬件組成
12.1.3 傳感變送機構與執行機構
12.2 控製係統軟件設計介紹
12.2.1 Windows CE操作係統和EVC開發環境
12.2.2 Windows多綫程同步技術
12.2.3 數據存儲技術應用
12.2.4 軟件模塊圖
12.2.5 文件存儲
12.2.6 神經網絡預測模型樣本數據采集與智能控製結果在綫顯示界麵

第13章 模糊神經網絡控製在變風量空調係統中的應用
13.1 模糊神經網絡
13.1.1 常規模糊神經網絡
13.1.2 T-S模糊神經網絡
13.2 模糊神經網絡控製在變風量空調係統中的應用

第14章 樓控係統的通信網絡架構
14.1 RS 232和RS 485總綫
14.1.1 RS 232總綫
14.1.2 RS 485總綫
14.2 管理層網絡
14.2.1 IEEE 802.3/4/5標準的局域網
14.3 樓字自控係統與集散控製係統
14.4 控製網絡與局域網的區彆以及控製網絡的選擇
14.4.1 什麼是控製網絡
14.4.2 控製網絡與局域網的區彆
14.4.3 現場總綫技術
14.5 LonWorks現場總綫
14.5.1 LonWorks模型分層
14.5.2 神經元芯片
14.5.3 LonWorks技術在住宅小區和樓宇自動化係統中的應用舉例
14.5.4 LonWorks網絡與Internet的互聯
14.5.5 LonWorks網絡與RS485總綫的區彆
14.6 CAN總綫
14.6.1 CAN總綫的特點
14.6.2 CAN總綫的基本通信規則和CAN總綫的分層結構
14.6.3 ISO標準化的CAN協議
14.6.4 CAN總綫技術在樓宇自控和消防係統中的應用
14.7 EIB總綫
14.8 基於InterBus總綫的智能樓宇控製係統
14.9 BACnet網絡
14.9.1 BACnet協議概述
14.9.2 BACnet的體係和係統拓撲
14.9.3 BACnet的對象、服務
14.9.4 一個典型的BACtalk應用係統--BACtalk係統
14.10 使用通透以太網的樓控係統
14.11 信息域網絡和控製網絡組閤的部分方式
參考文獻

前言/序言


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