变风量空调模糊控制技术及应用
目 录内容简介
第1章 绪论
1.1 变风量空调系统发展概况
1.2 智能控制
1.3 模糊控制
1.4 神经网络
1.4.1 神经网络的发展概况
1.4.2 神经网络
1.5 预测控制
1.6 本书的主要研究内容及章节安排
1.6.1 主要研究内容
1.6.2 本书章节安排
第2章 变风量空调系统
2.1 变风量空调系统的基本组成
2.2 变风量空调系统的基本原理
2.3 变风量空调系统的特点
2.4 智能建筑与热舒适性
2.4.1 智能建筑
2.4.2 热舒适性
2.5 空调系统节能
2.6 变风量空调系统选择
2.6.1 单风道型变风量空调系统
2.6.2 风机动力型变风量空调系统
2.6.3 组合式单风道型变风量空调系统
2.6.4 双风道型变风量空调系统
2.6.5 诱导型变风量空调系统
2.6.6 变风量空调系统设计中的几个问题
第3章 变风量空调系统末端装置
3.1 节流型变风量末端装置
3.2 风机动力型变风量末端装置
3.2.1 串联式风机动力型变风量末端装置
3.2.2 并联式风机动力型变风量末端装置
3.3 旁通型变风量末端装置
3.4 诱导型变风量末端装置
第4章 变风量空调系统的控制
4.1 室内温度控制
4.1.1 变风量末端装置控制
4.1.2 变风量空调系统送风机控制
4.2 新风量控制
4.2.1 新风量的确定
4.2.2 新风量的测量
4.2.3 新风量的控制
4.3 室内正压控制
4.4 送风温度控制
第5章 模糊控制的理论基础
5.1 概述
5.2 经典集合及其运算
5.2.1 集合的概念及定义
5.2.2 集合的运算性质
5.2.3 关系与映射
5.2.4 集合的表示
5.3 模糊子集及其运算
5.3.1 模糊子集的定义及表示方法
5.3.2 模糊子集的运算
5.3.3 模糊集合与经典集合的联系
5.4 隶属函数
5.4.1 隶属函数的确定方法
5.4.2 常用的隶属函数
5.5 模糊关系与模糊矩阵
5.5.1 模糊关系
5.5.2 模糊矩阵
5.6 模糊向量
5.7 模糊语言
5.7.1 模糊变量
5.7.2 语言变量
5.7.3 模糊语言
5.7.4 语言值及其四则运算
5.7.5 模糊语言变量
5.8 模糊逻辑
5.8.1 普通命题及其基本逻辑运算
5.8.2 模糊逻辑
5.9 模糊推理
5.9.1 判断与推理
5.9.2 模糊推理
第6章 模糊控制理论及其设计方法
6.1 模糊控制的工作原理
6.1.1 模糊控制系统的基本结构
6.1.2 模糊控制器的基本结构
6.1.3 模糊控制系统的工作原理
6.2 模糊控制器的设计方法
6.2.1 模糊控制器的结构设计
6.2.2 模糊控制规则的设计
6.2.3 精确量的模糊化
6.2.4 模糊控制状态表及模糊关系
6.2.5 模糊推理与模糊判决
6.2.6 模糊控制查询表及算法流程图
6.3 模糊控制与PID控制相结合
6.3.1 PID控制
6.3.2 模糊控制与PID控制相结合
6.4 自适应模糊控制
6.4.1 自适应控制
6.4.2 自适应模糊控制
第7章 神经网络
7.1 生物神经元与人工神经元模型
7.1.1 生物神经元
7.1.2 人工神经元模型
7.1.3 人工神经网络模型
7.1.4 神经网络的学习
7.2 前向反馈（BP）神经网络
7.2.1 感知器
7.2.2 前向反馈（BP）神经网络
7.2.3 径向基函数神经网络
7.3 反馈神经网络
7.3.1 离散型Hopfid网络
7.3.2 连续型Hopfid网络
7.4 神经网络控制
7.4.1 基于神经网络的非线性系统辨识
7.4.2 基于神经网络的非线性系统控制
第8章 模糊控制技术在变风量空调系统中的应用
8.1 变风量空调系统的特点及控制要求
8.1.1 变风量空调系统的基本结构
8.1.2 变风量空调系统的特点
8.1.3 变风量空调系统的控制特点
8.1.4 控制目标
8.1.5 控制要求
8.2 变风量空调系统室内温度模糊控制系统的设计
8.2.1 室温模糊控制器的结构设计
8.2.2 精确量的模糊化
8.2.3 模糊控制规则设计
8.2.4 反映控制规则的模糊关系的计算
8.2.5 模糊控制查询表的建立
8.3 变风量空调系统送风温度模糊控制系统的设计
8.4 模糊控制在变风量空调系统中的应用
第9章 自调整模糊控制技术在变风量系统中的应用
9.1 带有调整因子的控制规则
9.2 模糊控制规则的自调整与自寻优
9.3 在全论域范围内带有自调整因子的模糊控制器
9.4 变风量空调系统自调整模糊控制系统的设计
9.4.1 室内空气品质
9.4.2 新风自调整模糊控制器的设计
9.4.3 变风量空调系统室内温度、送风温度自调整模糊控制器的设计
9.5 变风量空调系统的湿度控制
9.5.1 空调除湿技术
9.5.2 变风量空调系统的湿度控制
9.6 全论域范围内带有自调整因子的模糊控制器在变风量空调系统中的应用
第10章 模糊PID控制在变风量空调系统中的应用研究
10.1 模糊PID控制器控制原理
10.2 模糊PID参数模糊调整规则
10.3 变风量空调系统模糊自整定PID控制器的设计
10.3.1 模糊语言变量的选取和论域的划分
10.3.2 确定各语言论域上的隶属度函数
10.3.3 制定模糊控制规则
10.3.4 模糊推理及去模糊化
10.4 模糊自整定PID控制在变风量空调系统中的应用
第11章 神经网络模糊预测控制在变风量空调系统中的应用
11.1 基于神经网络的变风量空调系统预测模型的建立
11.1.1 正则化方法
11.1.2 基于贝叶斯方法的神经网络预测模型辨识
11.1.3 神经网络模型结构的确定
11.1.4 训练样本数据采集及数据的预处理
11.1.5 训练神经网络模型
11.1.6 模型辨识结果
11.2 神经网络模糊预测控制方法描述
11.3 自调整模糊控制器的优化算法描述
11.4 神经网络模糊预测优化控制的算法流程
11.5 神经网络模糊预测控制在变风量空调系统中的仿真研究
第12章 基于嵌入式控制器的变风量空调控制系统
12.1 控制系统硬件介绍
12.1.1 变风量空调控制系统的功能及控制范围
12.1.2 控制系统硬件组成
12.1.3 传感变送机构与执行机构
12.2 控制系统软件设计介绍
12.2.1 Windows CE操作系统和EVC开发环境
12.2.2 Windows多线程同步技术
12.2.3 数据存储技术应用
12.2.4 软件模块图
12.2.5 文件存储
12.2.6 神经网络预测模型样本数据采集与智能控制结果在线显示界面
第13章 模糊神经网络控制在变风量空调系统中的应用
13.1 模糊神经网络
13.1.1 常规模糊神经网络
13.1.2 T-S模糊神经网络
13.2 模糊神经网络控制在变风量空调系统中的应用
第14章 楼控系统的通信网络架构
14.1 RS 232和RS 485总线
14.1.1 RS 232总线
14.1.2 RS 485总线
14.2 管理层网络
14.2.1 IEEE 802.3/4/5标准的局域网
14.3 楼字自控系统与集散控制系统
14.4 控制网络与局域网的区别以及控制网络的选择
14.4.1 什么是控制网络
14.4.2 控制网络与局域网的区别
14.4.3 现场总线技术
14.5 LonWorks现场总线
14.5.1 LonWorks模型分层
14.5.2 神经元芯片
14.5.3 LonWorks技术在住宅小区和楼宇自动化系统中的应用举例
14.5.4 LonWorks网络与Internet的互联
14.5.5 LonWorks网络与RS485总线的区别
14.6 CAN总线
14.6.1 CAN总线的特点
14.6.2 CAN总线的基本通信规则和CAN总线的分层结构
14.6.3 ISO标准化的CAN协议
14.6.4 CAN总线技术在楼宇自控和消防系统中的应用
14.7 EIB总线
14.8 基于InterBus总线的智能楼宇控制系统
14.9 BACnet网络
14.9.1 BACnet协议概述
14.9.2 BACnet的体系和系统拓扑
14.9.3 BACnet的对象、服务
14.9.4 一个典型的BACtalk应用系统--BACtalk系统
14.10 使用通透以太网的楼控系统
14.11 信息域网络和控制网络组合的部分方式
参考文献
1.1 变风量空调系统发展概况
1.2 智能控制
1.3 模糊控制
1.4 神经网络
1.4.1 神经网络的发展概况
1.4.2 神经网络
1.5 预测控制
1.6 本书的主要研究内容及章节安排
1.6.1 主要研究内容
1.6.2 本书章节安排
第2章 变风量空调系统
2.1 变风量空调系统的基本组成
2.2 变风量空调系统的基本原理
2.3 变风量空调系统的特点
2.4 智能建筑与热舒适性
2.4.1 智能建筑
2.4.2 热舒适性
2.5 空调系统节能
2.6 变风量空调系统选择
2.6.1 单风道型变风量空调系统
2.6.2 风机动力型变风量空调系统
2.6.3 组合式单风道型变风量空调系统
2.6.4 双风道型变风量空调系统
2.6.5 诱导型变风量空调系统
2.6.6 变风量空调系统设计中的几个问题
第3章 变风量空调系统末端装置
3.1 节流型变风量末端装置
3.2 风机动力型变风量末端装置
3.2.1 串联式风机动力型变风量末端装置
3.2.2 并联式风机动力型变风量末端装置
3.3 旁通型变风量末端装置
3.4 诱导型变风量末端装置
第4章 变风量空调系统的控制
4.1 室内温度控制
4.1.1 变风量末端装置控制
4.1.2 变风量空调系统送风机控制
4.2 新风量控制
4.2.1 新风量的确定
4.2.2 新风量的测量
4.2.3 新风量的控制
4.3 室内正压控制
4.4 送风温度控制
第5章 模糊控制的理论基础
5.1 概述
5.2 经典集合及其运算
5.2.1 集合的概念及定义
5.2.2 集合的运算性质
5.2.3 关系与映射
5.2.4 集合的表示
5.3 模糊子集及其运算
5.3.1 模糊子集的定义及表示方法
5.3.2 模糊子集的运算
5.3.3 模糊集合与经典集合的联系
5.4 隶属函数
5.4.1 隶属函数的确定方法
5.4.2 常用的隶属函数
5.5 模糊关系与模糊矩阵
5.5.1 模糊关系
5.5.2 模糊矩阵
5.6 模糊向量
5.7 模糊语言
5.7.1 模糊变量
5.7.2 语言变量
5.7.3 模糊语言
5.7.4 语言值及其四则运算
5.7.5 模糊语言变量
5.8 模糊逻辑
5.8.1 普通命题及其基本逻辑运算
5.8.2 模糊逻辑
5.9 模糊推理
5.9.1 判断与推理
5.9.2 模糊推理
第6章 模糊控制理论及其设计方法
6.1 模糊控制的工作原理
6.1.1 模糊控制系统的基本结构
6.1.2 模糊控制器的基本结构
6.1.3 模糊控制系统的工作原理
6.2 模糊控制器的设计方法
6.2.1 模糊控制器的结构设计
6.2.2 模糊控制规则的设计
6.2.3 精确量的模糊化
6.2.4 模糊控制状态表及模糊关系
6.2.5 模糊推理与模糊判决
6.2.6 模糊控制查询表及算法流程图
6.3 模糊控制与PID控制相结合
6.3.1 PID控制
6.3.2 模糊控制与PID控制相结合
6.4 自适应模糊控制
6.4.1 自适应控制
6.4.2 自适应模糊控制
第7章 神经网络
7.1 生物神经元与人工神经元模型
7.1.1 生物神经元
7.1.2 人工神经元模型
7.1.3 人工神经网络模型
7.1.4 神经网络的学习
7.2 前向反馈（BP）神经网络
7.2.1 感知器
7.2.2 前向反馈（BP）神经网络
7.2.3 径向基函数神经网络
7.3 反馈神经网络
7.3.1 离散型Hopfid网络
7.3.2 连续型Hopfid网络
7.4 神经网络控制
7.4.1 基于神经网络的非线性系统辨识
7.4.2 基于神经网络的非线性系统控制
第8章 模糊控制技术在变风量空调系统中的应用
8.1 变风量空调系统的特点及控制要求
8.1.1 变风量空调系统的基本结构
8.1.2 变风量空调系统的特点
8.1.3 变风量空调系统的控制特点
8.1.4 控制目标
8.1.5 控制要求
8.2 变风量空调系统室内温度模糊控制系统的设计
8.2.1 室温模糊控制器的结构设计
8.2.2 精确量的模糊化
8.2.3 模糊控制规则设计
8.2.4 反映控制规则的模糊关系的计算
8.2.5 模糊控制查询表的建立
8.3 变风量空调系统送风温度模糊控制系统的设计
8.4 模糊控制在变风量空调系统中的应用
第9章 自调整模糊控制技术在变风量系统中的应用
9.1 带有调整因子的控制规则
9.2 模糊控制规则的自调整与自寻优
9.3 在全论域范围内带有自调整因子的模糊控制器
9.4 变风量空调系统自调整模糊控制系统的设计
9.4.1 室内空气品质
9.4.2 新风自调整模糊控制器的设计
9.4.3 变风量空调系统室内温度、送风温度自调整模糊控制器的设计
9.5 变风量空调系统的湿度控制
9.5.1 空调除湿技术
9.5.2 变风量空调系统的湿度控制
9.6 全论域范围内带有自调整因子的模糊控制器在变风量空调系统中的应用
第10章 模糊PID控制在变风量空调系统中的应用研究
10.1 模糊PID控制器控制原理
10.2 模糊PID参数模糊调整规则
10.3 变风量空调系统模糊自整定PID控制器的设计
10.3.1 模糊语言变量的选取和论域的划分
10.3.2 确定各语言论域上的隶属度函数
10.3.3 制定模糊控制规则
10.3.4 模糊推理及去模糊化
10.4 模糊自整定PID控制在变风量空调系统中的应用
第11章 神经网络模糊预测控制在变风量空调系统中的应用
11.1 基于神经网络的变风量空调系统预测模型的建立
11.1.1 正则化方法
11.1.2 基于贝叶斯方法的神经网络预测模型辨识
11.1.3 神经网络模型结构的确定
11.1.4 训练样本数据采集及数据的预处理
11.1.5 训练神经网络模型
11.1.6 模型辨识结果
11.2 神经网络模糊预测控制方法描述
11.3 自调整模糊控制器的优化算法描述
11.4 神经网络模糊预测优化控制的算法流程
11.5 神经网络模糊预测控制在变风量空调系统中的仿真研究
第12章 基于嵌入式控制器的变风量空调控制系统
12.1 控制系统硬件介绍
12.1.1 变风量空调控制系统的功能及控制范围
12.1.2 控制系统硬件组成
12.1.3 传感变送机构与执行机构
12.2 控制系统软件设计介绍
12.2.1 Windows CE操作系统和EVC开发环境
12.2.2 Windows多线程同步技术
12.2.3 数据存储技术应用
12.2.4 软件模块图
12.2.5 文件存储
12.2.6 神经网络预测模型样本数据采集与智能控制结果在线显示界面
第13章 模糊神经网络控制在变风量空调系统中的应用
13.1 模糊神经网络
13.1.1 常规模糊神经网络
13.1.2 T-S模糊神经网络
13.2 模糊神经网络控制在变风量空调系统中的应用
第14章 楼控系统的通信网络架构
14.1 RS 232和RS 485总线
14.1.1 RS 232总线
14.1.2 RS 485总线
14.2 管理层网络
14.2.1 IEEE 802.3/4/5标准的局域网
14.3 楼字自控系统与集散控制系统
14.4 控制网络与局域网的区别以及控制网络的选择
14.4.1 什么是控制网络
14.4.2 控制网络与局域网的区别
14.4.3 现场总线技术
14.5 LonWorks现场总线
14.5.1 LonWorks模型分层
14.5.2 神经元芯片
14.5.3 LonWorks技术在住宅小区和楼宇自动化系统中的应用举例
14.5.4 LonWorks网络与Internet的互联
14.5.5 LonWorks网络与RS485总线的区别
14.6 CAN总线
14.6.1 CAN总线的特点
14.6.2 CAN总线的基本通信规则和CAN总线的分层结构
14.6.3 ISO标准化的CAN协议
14.6.4 CAN总线技术在楼宇自控和消防系统中的应用
14.7 EIB总线
14.8 基于InterBus总线的智能楼宇控制系统
14.9 BACnet网络
14.9.1 BACnet协议概述
14.9.2 BACnet的体系和系统拓扑
14.9.3 BACnet的对象、服务
14.9.4 一个典型的BACtalk应用系统--BACtalk系统
14.10 使用通透以太网的楼控系统
14.11 信息域网络和控制网络组合的部分方式
参考文献
目 录内容简介
《变风量空调模糊控制技术及应用》共分14章，主要内容包括：绪论、变风量空调系统、变风量空调系统末端装置、变风量空调系统的控制、模糊控制的理论基础、模糊控制理论及其设计方法、神经网络、模糊控制技术在变风量空调系统中的应用、自调整模糊控制技术在变风量系统中的应用、模糊PID控制在变风量空调系统中的应用研究、神经网络模糊预测控制在变风量空调系统中的应用、基于嵌入式控制器的变风量空调控制系统、模糊神经网络控制在变风量空调系统中的应用、楼控系统的通信网络架构。
《变风量空调模糊控制技术及应用》可以作为暖通空调设计人员、变风量空调系统设计人员以及高等院校暖通空调专业、自动控制专业等大、中专学生和研究生的参考书籍。全书由刘静纨统稿。
《变风量空调模糊控制技术及应用》可以作为暖通空调设计人员、变风量空调系统设计人员以及高等院校暖通空调专业、自动控制专业等大、中专学生和研究生的参考书籍。全书由刘静纨统稿。
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