變風量空調模糊控制技術及應用

《變風量空調模糊控制技術及應用》重點介紹了5種模糊控制方法，即模糊控制、自調整模糊控制、模糊PID控制、神經網絡模糊預測控制、模糊神經網絡控制，將5種模糊控制方法分別應用于變風量空調系統(tǒng)中，對室內溫度(回風溫度)、送風溫度進行了控制研究。全書由劉靜紈統(tǒng)稿。

第1章 緒論

1.1 變風量空調系統(tǒng)發(fā)展概況

1.2 智能控制

1.3 模糊控制

1.4 神經網絡

1.4.1 神經網絡的發(fā)展概況

1.4.2 神經網絡

1.5 預測控制

1.6 本書的主要研究內容及章節(jié)安排

1.6.1 主要研究內容

1.6.2 本書章節(jié)安排

第2章 變風量空調系統(tǒng)

2.1 變風量空調系統(tǒng)的基本組成

2.2 變風量空調系統(tǒng)的基本原理

2.3 變風量空調系統(tǒng)的特點

2.4 智能建筑與熱舒適性

2.4.1 智能建筑

2.4.2 熱舒適性

2.5 空調系統(tǒng)節(jié)能

2.6 變風量空調系統(tǒng)選擇

2.6.1 單風道型變風量空調系統(tǒng)

2.6.2 風機動力型變風量空調系統(tǒng)

2.6.3 組合式單風道型變風量空調系統(tǒng)

2.6.4 雙風道型變風量空調系統(tǒng)

2.6.5 誘導型變風量空調系統(tǒng)

2.6.6 變風量空調系統(tǒng)設計中的幾個問題

第3章 變風量空調系統(tǒng)末端裝置

3.1 節(jié)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(lián)式風機動力型變風量末端裝置

3.2.2 并聯(lián)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 變風量空調系統(tǒng)的控制

4.1 室內溫度控制

4.1.1 變風量末端裝置控制

4.1.2 變風量空調系統(tǒng)送風機控制

4.2 新風量控制

4.2.1 新風量的確定

4.2.2 新風量的測量

4.2.3 新風量的控制

4.3 室內正壓控制

4.4 送風溫度控制

第5章 模糊控制的理論基礎

5.1 概述

5.2 經典集合及其運算

5.2.1 集合的概念及定義

5.2.2 集合的運算性質

5.2.3 關系與映射

5.2.4 集合的表示

5.3 模糊子集及其運算

5.3.1 模糊子集的定義及表示方法

5.3.2 模糊子集的運算

5.3.3 模糊集合與經典集合的聯(lián)系

5.4 隸屬函數(shù)

5.4.1 隸屬函數(shù)的確定方法

5.4.2 常用的隸屬函數(shù)

5.5 模糊關系與模糊矩陣

5.5.1 模糊關系

5.5.2 模糊矩陣

5.6 模糊向量

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 模糊控制理論及其設計方法

6.1 模糊控制的工作原理

6.1.1 模糊控制系統(tǒng)的基本結構

6.1.2 模糊控制器的基本結構

6.1.3 模糊控制系統(tǒng)的工作原理

6.2 模糊控制器的設計方法

6.2.1 模糊控制器的結構設計

6.2.2 模糊控制規(guī)則的設計

6.2.3 精確量的模糊化

6.2.4 模糊控制狀態(tài)表及模糊關系

6.2.5 模糊推理與模糊判決

6.2.6 模糊控制查詢表及算法流程圖

6.3 模糊控制與PID控制相結合

6.3.1 PID控制

6.3.2 模糊控制與PID控制相結合

6.4 自適應模糊控制

6.4.1 自適應控制

6.4.2 自適應模糊控制

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 前向反饋(BP)神經網絡

7.2.1 感知器

7.2.2 前向反饋(BP)神經網絡

7.2.3 徑向基函數(shù)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(xù)型Hopfid網絡

7.4 神經網絡控制

7.4.1 基于神經網絡的非線性系統(tǒng)辨識

7.4.2 基于神經網絡的非線性系統(tǒng)控制

第8章 模糊控制技術在變風量空調系統(tǒng)中的應用

8.1 變風量空調系統(tǒng)的特點及控制要求

8.1.1 變風量空調系統(tǒng)的基本結構

8.1.2 變風量空調系統(tǒng)的特點

8.1.3 變風量空調系統(tǒng)的控制特點

8.1.4 控制目標

8.1.5 控制要求

8.2 變風量空調系統(tǒng)室內溫度模糊控制系統(tǒng)的設計

8.2.1 室溫模糊控制器的結構設計

8.2.2 精確量的模糊化

8.2.3 模糊控制規(guī)則設計

8.2.4 反映控制規(guī)則的模糊關系的計算

8.2.5 模糊控制查詢表的建立

8.3 變風量空調系統(tǒng)送風溫度模糊控制系統(tǒng)的設計

8.4 模糊控制在變風量空調系統(tǒng)中的應用

第9章 自調整模糊控制技術在變風量系統(tǒng)中的應用

9.1 帶有調整因子的控制規(guī)則

9.2 模糊控制規(guī)則的自調整與自尋優(yōu)

9.3 在全論域范圍內帶有自調整因子的模糊控制器

9.4 變風量空調系統(tǒng)自調整模糊控制系統(tǒng)的設計

9.4.1 室內空氣品質

9.4.2 新風自調整模糊控制器的設計

9.4.3 變風量空調系統(tǒng)室內溫度、送風溫度自調整模糊控制器的設計

9.5 變風量空調系統(tǒng)的濕度控制

9.5.1 空調除濕技術

9.5.2 變風量空調系統(tǒng)的濕度控制

9.6 全論域范圍內帶有自調整因子的模糊控制器在變風量空調系統(tǒng)中的應用

第10章 模糊PID控制在變風量空調系統(tǒng)中的應用研究

10.1 模糊PID控制器控制原理

10.2 模糊PID參數(shù)模糊調整規(guī)則

10.3 變風量空調系統(tǒng)模糊自整定PID控制器的設計

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(shù)

10.3.3 制定模糊控制規(guī)則

10.3.4 模糊推理及去模糊化

10.4 模糊自整定PID控制在變風量空調系統(tǒng)中的應用

第11章 神經網絡模糊預測控制在變風量空調系統(tǒng)中的應用

11.1 基于神經網絡的變風量空調系統(tǒng)預測模型的建立

11.1.1 正則化方法

11.1.2 基于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(shù)據(jù)采集及數(shù)據(jù)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制方法描述

11.3 自調整模糊控制器的優(yōu)化算法描述

11.4 神經網絡模糊預測優(yōu)化控制的算法流程

11.5 神經網絡模糊預測控制在變風量空調系統(tǒng)中的仿真研究

第12章 基于嵌入式控制器的變風量空調控制系統(tǒng)

12.1 控制系統(tǒng)硬件介紹

12.1.1 變風量空調控制系統(tǒng)的功能及控制范圍

12.1.2 控制系統(tǒng)硬件組成

12.1.3 傳感變送機構與執(zhí)行機構

12.2 控制系統(tǒng)軟件設計介紹

12.2.1 Windows CE操作系統(tǒng)和EVC開發(fā)環(huán)境

12.2.2 Windows多線程同步技術

12.2.3 數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)采集與智能控制結果在線顯示界面

第13章 模糊神經網絡控制在變風量空調系統(tǒng)中的應用

13.1 模糊神經網絡

13.1.1 常規(guī)模糊神經網絡

13.1.2 T-S模糊神經網絡

13.2 模糊神經網絡控制在變風量空調系統(tǒng)中的應用

第14章 樓控系統(tǒng)的通信網絡架構

14.1 RS 232和RS 485總線

14.1.1 RS 232總線

14.1.2 RS 485總線

14.2 管理層網絡

14.2.1 IEEE 802.3/4/5標準的局域網

14.3 樓字自控系統(tǒng)與集散控制系統(tǒng)

14.4 控制網絡與局域網的區(qū)別以及控制網絡的選擇

14.4.1 什么是控制網絡

14.4.2 控制網絡與局域網的區(qū)別

14.4.3 現(xiàn)場總線技術

14.5 LonWorks現(xiàn)場總線

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(qū)和樓宇自動化系統(tǒng)中的應用舉例

14.5.4 LonWorks網絡與Internet的互聯(lián)

14.5.5 LonWorks網絡與RS485總線的區(qū)別

14.6 CAN總線

14.6.1 CAN總線的特點

14.6.2 CAN總線的基本通信規(guī)則和CAN總線的分層結構

14.6.3 ISO標準化的CAN協(xié)議

14.6.4 CAN總線技術在樓宇自控和消防系統(tǒng)中的應用

14.7 EIB總線

14.8 基于InterBus總線的智能樓宇控制系統(tǒng)

14.9 BACnet網絡

14.9.1 BACnet協(xié)議概述

14.9.2 BACnet的體系和系統(tǒng)拓撲

14.9.3 BACnet的對象、服務

14.9.4 一個典型的BACtalk應用系統(tǒng)——BACtalk系統(tǒng)

14.10 使用通透以太網的樓控系統(tǒng)

14.11 信息域網絡和控制網絡組合的部分方式

參考文獻

《變風量空調模糊控制技術及應用》重點介紹了五種模糊控制方法，即模糊控制、自調整模l糊控制、模糊PID控制、神經網絡模糊預測控制、模糊神經網絡控制，將五種模糊控制方法分別應用于變風量空調系統(tǒng)中，對室內溫度(回風溫度)、送風溫度進行了控制研究。

全書共分14章，即緒論、變風量空調系統(tǒng)、變風量空調系統(tǒng)末端裝置、變風量空調系統(tǒng)的控制、模糊控制的理論基礎、模糊控制理論及其設計方法、神經網絡、模糊控制技術在變風量空調系統(tǒng)中的應用、自調整模糊控制技術在變風量系統(tǒng)中的應用、模糊PID控制在變風量空調系統(tǒng)中的應用研究、神經網絡模糊預測控制在變風量空調系統(tǒng)中的應用、基于嵌入式控制器的變風量空調控制系統(tǒng)、模糊神經網絡控制在變風量空調系統(tǒng)中的應用、樓控系統(tǒng)的通信網絡架構。

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