北京建筑工程院的大学本科毕业论文范文参考资料基于模糊控制的变风量空调系统控制方法研究精选

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1、北京建筑工程学院大学本科毕业论文基于模糊控制的变风量空调系统控制方法研究第32页目录毕业设计标题............................................................1目录....................................................................2摘要....................................................................3

2、第1章前言..............................................................51.1本课题研究的目的和意义...........................................51.2国内外模糊控制的研究现状与发展趋势...............................51.3课题研究的主要内容...............................................6第2章变风量空调系统、模糊

3、控制与神经网络................................62.1变风量空调系统概述................................................72.2模糊控制与神经网络................................................112.2.1模糊控制系统.................................................112.2.2神经网络.................

4、....................................122.3模糊系统与神经网络的结合.........................................18第3章模糊神经网络控制器的设计.........................................223.1BP神经网络简介..................................................223.2隐含层神经元数的确定.....................

5、.......................243.3神经网络学习参数的选取..........................................243.4模糊神经网络控制器设计步骤......................................25第4章变风量空调系统的实际控制问题....................................274.1新风量控制.................................................

6、.....274.2模糊神经网络自适应控制..........................................284.3几点说明........................................................28第5章FNN理论和应用中存在的问题.................................29第6章结论................................................................

7、.....30致谢......................................................................31参考文献......................................................................32第32页摘要变风量空调系统是一个复杂的、带有一些不确定性的系统，很难建立关于它的精确的数学模型。使用传统的PID控制虽然能够实现对空调系统的控制，但由于空调系统是时变系统，经过一次性整定得

8、到的PID参数难以保证系统控制效果始终处于优化状态，甚至出现不稳定。本论文运用“模糊神经网络”理论，主要对VAV空调房间的送风温度（通过调节表冷器水阀的开度来控制）,回风温度（通过调节变频器来控制风机转速,从而来控制回风温度）、新风流量（二氧化碳浓度值直接影响着新风量占房间总风量的比例）、空气湿度等参数如何在模糊神经网络控制的环境下进行调整进行了研究。我主要从理论上把模糊神经网络——这个融合了模糊系统和神经网络系统的混合系统进行了全面而系统的分析。经过比较分析后，可以得出模糊神经网