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 |