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变风量空调系统解耦优化方法研究

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变风量空调系统解耦优化方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-20页
  · 课题研究的背景及意义第10-11页
  · 智能建筑及空调系统第11-15页
    · 智能建筑第11-12页
    · 空调系统的发展与调节第12-13页
    · 空调系统的分类第13-15页
  · 变风量空调系统的发展与应用第15-17页
  · 变风量空调解耦控制的发展及应用第17-18页
  · 课题主要研究内容与创新点第18-20页
第二章 变风量空调系统设计第20-32页
  · 变风量空调系统的概述第20-22页
    · 变风量空调系统的组成第20-21页
    · 变风量空调系统的分类第21-22页
    · 变风量空调系统的特点第22页
  · 变风量空调系统的控制方法分析第22-24页
    · 变风量空调控制特点第22-23页
    · 变风量空调控制方法第23-24页
  · 智能建筑楼宇控制系统设计第24-28页
    · 工程项目背景第24-26页
    · 楼宇自动控制系统结构及要求第26-27页
    · 基于TCP/IP网络架构第27-28页
  · 智能建筑中的变风量空调系统设计第28-30页
  · 本章小结第30-32页
第三章 变风量空调温湿度解耦控制系统设计第32-48页
  · 解耦控制方法分析第32-35页
    · 对角线解耦法第32-33页
    · 前馈补偿解耦法第33-34页
    · 静态解耦第34页
    · 内模解耦第34-35页
  · 变风量空调温湿度控制回路及耦合特性分析第35-38页
    · 变风量空调温湿度回路分析第35-37页
    · 变风量空调温湿度耦合特性分析第37-38页
  · 变风量空调控制系统温湿度回路模型建立第38-41页
    · 变风量空调系统温湿度耦合模型第38-39页
    · 空调区域温度控制回路第39页
    · 空调区域含湿量控制回路第39-40页
    · 工程项目参数与数学模型第40-41页
  · 基于小波神经网络的温湿度解耦控制系统设计第41-47页
    · 变风量空调解耦控制系统设计第41-43页
    · 小波神经网络 α 阶时延系统解耦器设计第43-46页
    · 小波神经网络 α 阶时延系统解耦仿真第46-47页
  · 本章小结第47-48页
第四章 变风量空调温湿度回路解耦优化及仿真第48-60页
  · 基于蝙蝠算法(BA)的温湿度解耦优化方法第48-52页
    · 蝙蝠算法的原理第48-49页
    · 蝙蝠算法优化BP神经网络第49-51页
    · 基于BA-BPNN的温湿度回路解耦仿真第51-52页
  · 基于萤火虫算法(GSO)的温湿度回路解耦优化方法第52-57页
    · 萤火虫算法的原理第52-53页
    · 萤火虫算法优化BP神经网络第53-56页
    · 基于GSO-BPNN的温湿度回路解耦仿真第56-57页
  · 变风量空调温湿度回路解耦策略对比分析第57-58页
  · 本章小结第58-60页
第五章 结论第60-62页
  · 结论第60页
  · 展望第60-62页
参考文献第62-64页
作者简介第64页
作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文第64页
作者在攻读硕士学位期间参与学科竞赛第64-66页
致谢第66-67页

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