建筑物空气品质检测及应急管理 基于多变量系统辨识及流场相似模拟实验的研究【2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载】

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第1篇 有关应急管理及空气调节系统控制的理论研究3

第1章 绪论3

1.1课题背景及研究意义3

1.2国内外研究状况——现代应急管理4

1.2.1国外发展情况4

1.2.2国内发展情况5

1.2.3研究成果6

1.3研究内容及目标6

1.4大空间建筑概述7

1.4.1大空间建筑的发展7

1.4.2大空间建筑的特点和空调特点8

1.5本章小结10

第2章 基本理论阐述11

2.1应急管理基本理论11

2.1.1应急管理基本概念及框架11

2.1.2应急管理的全生命周期管理12

2.1.3应急管理的机理体系13

2.1.4应急管理的运作14

2.1.5预案管理16

2.1.6应急管理的工作分解结构19

2.2空气调节系统基本理论20

2.2.1空气调节的基本概念20

2.2.2空气调节系统的分类20

2.2.3集中式空调系统22

2.2.4空气调节自动控制系统概述23

2.2.5应急管理基础上空调系统改造方案24

2.3空气品质应急管理分析26

2.3.1减缓阶段26

2.3.2预备阶段28

2.3.3响应阶段28

2.3.4恢复阶段29

2.4本章小结29

第3章 空调系统应急预案的编制和执行31

3.1应急预案31

3.1.1应急预案的编制目的31

3.1.2应急预案的编制依据31

3.1.3应急预案的适用范围31

3.2体制、机制、法制32

3.2.1空调系统应急机制的建立32

3.2.2机理33

3.2.3组织机构与职责33

3.2.4预防与预警34

3.2.5应急响应36

3.2.6保障措施37

3.3应急体系四大子系统40

3.3.1指挥子系统40

3.3.2辅助决策子系统41

3.3.3保障子系统42

3.3.4信息管理子系统44

3.4培训演习45

3.5本章小结46

第4章 关于特殊建筑物空气品质应急管理系统的探讨47

4.1应急管理系统中的系统工程方法47

4.1.1系统的定义47

4.1.2系统的分类47

4.1.3有序性原理48

4.1.4动态性原理49

4.1.5分解综合原理49

4.1.6创造思维原理50

4.1.7验证性原理50

4.1.8反馈原理50

4.1.9系统工程的特征52

4.1.10系统分析53

4.2控制论在应急管理中的应用58

4.2.1控制论及管理控制概述58

4.2.2应用于危机管理的控制论架构60

4.2.3危机管理中引入控制论、系统论方法的意义61

4.3基于滑模变结构控制理论的平时—应急状态切换理论62

4.3.1空调系统的平时运行状态管理63

4.3.2空调系统的应急状态管理63

4.3.3平时状态—应急状态切换的控制论架构64

4.3.4在切换过程中引入滑模变结构控制67

4.4本章小结73

第2篇 数据处理和模型建立77

第5章 测试数据的处理及系统数学建模——多变量系统辨识77

5.1特殊构筑物数学建模的研究现状77

5.2系统辨识的研究概述78

5.2.1经典的系统辨识79

5.2.2现代的系统辨识79

5.3多变量系统辨识的研究概况81

5.4人工神经网络在系统辨识中应用的研究概述83

5.4.1神经网络在线性系统辨识中的应用83

5.4.2神经网络在非线性系统辨识中的应用84

5.5本章小结84

第6章 多变量线性系统的结构辨识85

6.1多变量系统结构参数辨识85

6.1.1 Guidorzi方法86

6.1.2残差分析法88

6.1.3多变量系统结构参数辨识方法的仿真研究89

6.1.4采用Guidorzi方法进行结构参数的辨识89

6.1.5采用残差分析法进行结构参数的辨识90

6.1.6辨识结果比较90

6.1.7时滞多变量线性系统Guidorzi方法结构参数辨识90

6.2系统时滞的辨识92

6.2.1时滞的传统辨识方法92

6.2.2人工神经网络权值法辨识93

6.2.3人工神经网络准则函数法辨识93

6.3滑模变结构策略95

6.3.1滑模变结构理论的起源与背景95

6.3.2滑模变结构控制的研究现状95

6.3.3滑模变结构控制基本理论97

6.3.4滑模变结构系统的设计97

6.3.5变结构控制系统的稳定性分析97

6.3.6离散时间变结构控制98

6.4本章小结99

第7章 多变量线性系统参数辨识101

7.1神经网络辨识的原理101

7.1.1两种神经网络辨识结构101

7.1.2系统模型及逆模型的辨识101

7.1.3动态系统辨识常用的神经网络103

7.2神经网络辨识需考虑的因素104

7.3神经网络辨识常用的学习算法105

7.3.1 BP算法105

7.3.2 LMS算法105

7.4基于滑模变结构算法的神经网络辨识106

7.4.1滑模变结构算法要解决的两大问题106

7.4.2基于变结构算法的神经网络辨识算法106

7.5 VSS学习算法性能与常规学习算法的比较108

7.6本章小结114

第8章 建筑物空间空气品质的实验室建模115

8.1模型实验与相似理论115

8.1.1模型实验115

8.1.2相似原理115

8.1.3相似准则117

8.1.4准则关系式121

8.1.5近似模化121

8.2激光粒子图像测速技术的原理及应用122

8.2.1 PIV技术的原理及组成122

8.2.2 PIV技术的特点123

8.2.3 PIV技术在室内气流组织的应用及问题124

8.3大空间建筑室内气流组织的模型实验124

8.3.1实验内容124

8.3.2模型设计125

8.3.3实验参数的确定、实验过程及结果132

8.4实验数据处理及结果分析137

8.4.1射流结构137

8.4.2舒适性测量及评价144

8.5本章小结151

第9章 系统辨识算法在过程控制实验装置上的验证性实验研究152

9.1 PCT-Ⅲ过程控制系统设备152

9.2实验系统描述及实验设计153

9.2.1双容水箱系统描述及实验原理153

9.2.2实验系统硬件组建154

9.2.3数据接口软件系统设计155

9.3双容水箱系统控制策略157

9.3.1数据采集158

9.3.2水箱系统的系统辨识158

9.3.3基于滑模变结构学习算法的神经网络参数辨识161

9.4基于VSS学习算法的神经网络辨识模型与水箱机理建模模型的比较163

9.4.1采用机理建模水箱系统输出结果163

9.4.2采用神经网络辨识水箱系统输出结果163

9.4.3两种模型输出误差及泛化能力比较165

9.5本章小结168

第3篇 现场应用研究及案例171

第10章 中国美术馆空调房间系统辨识171

10.1建立空调房间系统的热湿环境模型应考虑的因素171

10.2数据采集和处理172

10.2.1中国美术馆基本情况介绍172

10.2.2测试方法172

10.2.3数据采集及处理173

10.3美术馆空调房间的系统辨识174

10.3.1美术馆空调房间系统结构参数辨识174

10.3.2美术馆空调房间系统时滞参数的辨识177

10.3.3美术馆空调房间结构177

10.3.4美术馆空调房间神经网络参数辨识178

10.4本章小结181

第11章 地铁空气系统突发事件应急管理案例研究182

11.1应对地铁突发事件的原则182

11.2应对体系与运营状态的对应关系183

11.3应对体系的细节设计183

11.4本章小结186

附录187

附录A中国美术馆四号厅温湿度数据187

附录B系统运行图189

附录C双容水箱系统机理建模189

附录D收敛性证明193

参考文献194

后记206