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| 內容簡介： |
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本书从两方面对空调系统的能耗优化控制问题展开研究，一方面采用仿真和现场实验相结合，以提高模型的精度；另一方面采用模型预测控制方法，以容忍一定程度的模型误差，实现优化控制。
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| 關於作者： |
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北京建筑大学教授，北京理工大学 控制科学与工程专业博士，出版教材及著作、译作11部。主持校级教研项目1项，参与教研项目多项。讲授课程：单片机原理及应用，检测技术与仪表，过程控制。
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| 目錄：
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目 录
第1章 绪论1
1.1 研究背景及意义2
1.2 空调系统的优化控制研究现状2
1.2.1 空调系统控制技术的分类2
1.2.2 模型预测控制4
1.3 国内外空调系统建模研究现状7
1.3.1 数据驱动模型8
1.3.2 物理模型11
1.3.3 灰箱模型11
1.4 主要研究内容11
1.5 本章小结12
第2章 空调系统的模型预测优化控制仿真研究13
2.1 引言14
2.2 空调系统简介14
2.2.1 水系统14
2.2.2 风系统14
2.3 水系统主要部件建模16
2.3.1 冷负荷建模16
2.3.2 冷水机组建模17
2.3.3 冷却塔建模18
2.3.4 水泵建模19
2.4 风系统主要部件建模19
2.4.1 空调区域温度动态19
2.4.2 房间热响应动态模型20
2.4.3 风机建模21
2.4.4 冷却盘管和加热盘管建模21
2.5 模型预测控制系统实验22
2.5.1 被动式蓄能控制策略22
2.5.2 模型预测控制器的设计22
2.5.3 仿真实验23
2.5.4 结果讨论26
2.6 本章小结26
第3章 建筑物空调系统的能耗建模方法27
3.1 引言28
3.2 基于功率谱密度法的建筑物能耗系统辨识30
3.2.1 功率谱密度法简介30
3.2.2 功率谱密度法用于建筑物空调系统的能耗建模31
3.3 基于功率谱密度法的实验结果分析33
3.3.1 传递函数的确定33
3.3.2 室内温度预测的结果34
3.3.3 模型的应用36
3.4 基于季节模型和人工神经网络模型的组合模型36
3.4.1 季节模型37
3.4.2 人工神经网络模型37
3.4.3 组合模型38
3.4.4 空调负荷预测模型的构建39
3.4.5 基于季节模型和神经网络模型的组合模型预测空调负荷43
3.5 本章小结44
第4章 空调冷冻水系统带前馈结构的模型预测优化控制45
4.1 引言46
4.2 实验平台47
4.2.1 建筑物简介47
4.2.2 中央空调系统简介48
4.3 建模过程50
4.3.1 输入量和输出量的选择50
4.3.2 建立系统模型51
4.4 带前馈结构的模型预测控制设计52
4.4.1 带前馈结构的模型预测控制原理52
4.4.2 被控量的进一步讨论54
4.4.3 确定控制系统结构54
4.5 仿真及实验结果分析55
4.5.1 仿真及现场实验55
4.5.2 实验结果分析56
4.6 本章小结57
第5章 变风量空调系统的分布式模型预测优化控制58
5.1 引言59
5.2 模型概要60
5.3 分布式模型预测控制器61
5.3.1 变风量空调系统的模型预测控制61
5.3.2 分布式模型预测控制器的设计62
5.3.3 一步分布式模型预测控制算法的设计66
5.4 实验结果分析66
5.5 本章小结68
第6章 基于人工神经网络的变风量空调系统优化控制69
6.1 引言70
6.2 实验平台介绍和建模70
6.2.1 两区域变风量空调系统实验平台70
6.2.2 两区域变风量空调系统模型72
6.2.3 水冷蒸汽压缩式冷水机组模型75
6.2.4 整个系统模型79
6.3 优化控制策略80
6.3.1 变风量空调系统优化问题描述80
6.3.2 基于人工神经网络的优化控制81
6.3.3 人工神经网络结构82
6.4 实验结果分析83
6.5 本章小结85
第7章 总结与展望86
7.1 研究总结87
7.2 下一步研究展望88
参考文献89
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