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冰蓄冷空调系统预测控制策略研究

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冰蓄冷空调系统预测控制策略研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第10-18页
    1.1 选题背景与意义第10-12页
        1.1.1 课题背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 冰蓄冷技术研究现状第12-15页
        1.2.1 冰蓄冷空调设备发展第12-13页
        1.2.2 冰蓄冷系统优化控制策略研究现状第13-15页
    1.3 预测控制第15-16页
    1.4 论文的主要研究内容及章节安排第16-18页
        1.4.1 论文主要研究内容第16页
        1.4.2 论文章节安排第16-18页
第2章 冰蓄冷空调技术第18-30页
    2.1.冰蓄冷空调系统组成及其设备第18-20页
        2.1.1 冰蓄冷空调系统组成形式第18-19页
        2.1.2 冰蓄冷空调系统设备第19-20页
    2.2 冰蓄冷系统运行流程第20-21页
        2.2.1 串联系统第20页
        2.2.2 并联系统第20-21页
    2.3 冰蓄冷系统运行策略第21-22页
        2.3.1 全负荷蓄能形式第21-22页
        2.3.2 部分负荷蓄能形式第22页
    2.4 外融冰蓄冷系统取冷特性研究第22-25页
        2.4.1 外融冰蓄冷系统原理第22-23页
        2.4.2 外融冰蓄冷系统热力学特性分析第23-24页
        2.4.3 外融冰蓄冷系统载冷剂特性第24-25页
    2.5 课题研究对象 4-2 项目中的冰蓄冷空调系统第25-29页
        2.5.1 4-2 项目工程背景第25-26页
        2.5.2 4-2 项目中冰蓄冷空调系统配置形式与工况第26-29页
        2.5.3 4-2 系统运行存在的问题与解决方案第29页
    2.6 本章小结第29-30页
第3章 外融冰系统设备模型辨识第30-46页
    3.1 外融冰蓄冷设备冰槽建模第30-41页
        3.1.1 冰槽物理结构分析第30-31页
        3.1.2 冰槽数学模型第31-34页
        3.1.3 利用FLUENT软件进行模型修正第34-38页
        3.1.4 冰槽模型仿真验证第38-41页
    3.2 板式换热器建模第41-45页
        3.2.1 板式换热器物理结构第41-42页
        3.2.2 板式换热器数学模型第42-43页
        3.2.3 板式换热器模型仿真第43-45页
    3.3 本章小结第45-46页
第4章 冰蓄冷控制系统联合仿真平台构建第46-56页
    4.1 TRNSYS软件简介第46-47页
    4.2 基于TRNSYS软件的冰槽模块开发第47-48页
        4.2.1 冰槽模块参数定义第47页
        4.2.2 冰槽模块开发过程第47-48页
        4.2.3 冰槽模块开发过程中需要注意的问题第48页
    4.3 控制系统联合仿真平台构建原则和策略第48-49页
        4.3.1 联合仿真平台构建原则第48-49页
        4.3.2 联合仿真系统耦合与分解策略第49页
    4.4 MATLAB与TRNSYS联合仿真平台构建第49-51页
        4.4.1 TRNSYS软件对MATLAB软件的调用控制第49-50页
        4.4.2 MATLAB软件中的控制函数第50页
        4.4.3 TRNSYS软件和MATLAB软件之间的数据交换第50-51页
    4.5 冰蓄冷控制系统联合仿真平台构建及测试第51-54页
        4.5.1 PID控制算法第51-53页
        4.5.2 4-2 项目冰蓄冷空调系统联合仿真平台构建第53页
        4.5.3 4-2 项目联合仿真平台测试验证第51-54页
    4.6 本章小结第54-56页
第5章 外融冰蓄冷系统预测控制策略研究第56-66页
    5.1 神经网络预测控制算法第56-59页
        5.1.1 控制算法描述第56-57页
        5.1.2 神经网络控制器结构第57-58页
        5.1.3 神经网络预测控制器寻优算法第58-59页
    5.2 基于神经网络的冰蓄冷系统预测控制算法第59-62页
        5.2.1 神经网络控制器设计第59-60页
        5.2.2 优化性能指标第60页
        5.2.3 基于MATLAB的神经网络预测控制算法实现第60-62页
    5.3 控制系统仿真实验第62-65页
        5.3.1 利用神经网络预测控制策略对冰蓄冷系统冷冻水出口温度进行控制第62-64页
        5.3.2 利用PID算法对冰蓄冷系统冷冻水出口温度进行控制第64-65页
        5.3.3 神经网络预测控制策略与PID算法控制结果对比第65页
    5.4 本章小结第65-66页
结论第66-67页
参考文献第67-71页
研究生阶段论文发表情况第71-72页
致谢第72页

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