- 作 者：魏东著
- 出 版 社：北京：机械工业出版社
- 出版年份：2008
- ISBN：7111225635
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第1章 绪论 1
1.1 选题背景与研究意义 1
1.2 神经网络控制 2
1.3 神经网络用于非线性建模及其泛化问题 3
1.4 最优控制 5
1.5 预测控制 6
1.6 逆控制 8
1.7 暖通空调系统控制 9
1.7.1 变风量（VAV）空调系统 9
1.7.2 蓄能空调系统 11
1.7.3 PMV指标 13
1.8 全书内容导读 14
1.8.1 主要研究内容 14
1.8.2 章节内容安排 16
第2章 神经网络基础 18
2.1 人工神经网络系统的基本功能及其属性 18
2.1.1 神经网络的基本功能 19
2.1.2 神经网络的基本机理和结构 19
2.2 神经网络的发展概况 23
2.2.1 神经网络产生和发展的历史 23
2.2.2 神经网络当前的发展和问题 25
2.3 控制系统中常用的神经网络结构 25
2.3.1 前馈网络 26
2.3.2 反馈网络 28
2.3.3 自组织网络 29
2.4 神经网络建模与辨识概述 29
2.4.1 非线性系统辨识的一般模型 29
2.4.2 神经网络辨识的理论依据与辨识结构 30
2.4.3 神经网络辨识的特点 31
2.5 神经网络控制方法概述 31
2.5.1 NN学习控制 31
2.5.2 NN直接逆控制 32
2.5.3 NN内模控制 32
2.5.4 NN预测控制 33
2.5.5 多层NN控制 34
2.5.6 分级NN控制 34
2.5.7 神经网络专家控制系统 35
2.5.8 神经网络模糊逻辑控制 35
2.5.9 NN自适应控制 35
2.6 本章小结 37
第3章 预测控制的基本原理和方法 38
3.1 预测控制的产生和发展 38
3.2 预测控制的基本原理 40
3.2.1 预测模型 40
3.2.2 滚动优化 40
3.2.3 反馈校正 41
3.3 模型预测控制统一数学描述 42
3.4 模型预测控制参数调整与设计 44
3.5 本章小结 45
第4章 神经网络用于非线性模型辨识和时间序列预测 46
4.1 神经网络泛化问题 47
4.1.1 神经网络的结构复杂性 47
4.1.2 正规化方法 48
4.1.3 最优停止法 49
4.1.4 正规化方法与最优停止法相结合 49
4.2 基于贝叶斯方法的神经网络非线性模型辨识 50
4.2.1 贝叶斯推理 50
4.2.2 对象模型辨识 54
4.3 神经网络用于时间序列预测 57
4.3.1 利用神经网络预测室外气象参数和建筑物负荷 58
4.3.2 利用神经网络预测PMV指标 62
4.4 本章小结 66
第5章 时滞非线性系统神经网络自校正预测控制 68
5.1 非线性系统的数学描述 68
5.1.1 状态空间描述 68
5.1.2 输入输出描述 70
5.2 控制方法描述 72
5.2.1 NARMA-L2模型辨识与输出预测 72
5.2.2 控制律推算与输出预测模型在线修正 72
5.2.3 预测误差修正 73
5.2.4 补偿预测误差的自校正预测控制策略 74
5.3 应用仿真研究 75
5.3.1 模型辨识和控制器实现 75
5.3.2 仿真结果 77
5.4 控制方法适用场合 77
5.5 本章小结 78
第6章 神经网络非线性多步预测逆控制 79
6.1 离散非线性系统的逆系统理论 79
6.1.1 单变量系统的逆 80
6.1.2 离散多变量系统的函数可控性 84
6.1.3 离散多变量系统的可逆性 87
6.1.4 离散多变量非线性系统解耦控制 91
6.2 基于预测控制思想的神经网络逆控制方法 91
6.2.1 控制算法描述 92
6.2.2 算法应用仿真 97
6.3 本章小结 100
第7章 变风量空调系统动态特性及控制 102
7.1 变风量空调系统的组成 103
7.2 变风量空调系统动态特性 104
7.2.1 空气流子系统状态空间模型 104
7.2.2 水流子系统状态空间模型 110
7.2.3 热力子系统状态空间模型 111
7.3 能源管理与控制系统（EMCS） 120
7.3.1 控制系统结构 121
7.3.2 气象参数、负荷预测结果在线修正 122
7.4 系统分时段运行策略 122
7.5 本章小结 123
第8章 神经网络非线性预测优化控制 125
8.1 最优控制理论 125
8.1.1 动态规划 125
8.1.2 Eular-Lagrange（EL）方程 126
8.2 神经网络非线性预测优化控制方法描述 128
8.2.1 神经网络控制器结构 128
8.2.2 神经网络预测控制器训练 129
8.3 控制方案应用研究 132
8.3.1 跟踪控制 132
8.3.2 变风量空调系统控制 132
8.4 本章小结 141
参考文献 142