一、中央空调系统远程数据采集和监控系统的开发（论文文献综述）
罗达[1]（2021）在《基于边缘计算的智慧能源管理系统设计与应用》文中指出为了解决在电力物联网中产生的海量设备接入管理问题,以及爆发式增长的数据存储汇聚和处理分析等问题,急需对电力信息和网络数据进行互联、调度和控制。针对资源高度集中带来了网络延迟、带宽下降影响数据时效性和设备离线将失去监测能力的问题,提出了基于边缘计算的智慧能源管理系统设计。引入边缘计算作为数据处理模型,将数据处理中心的计算负荷压力分散到设备边缘侧,从而提高数据响应速度,并且能在离线状态下依然可以本地数据处理。本文通过Docker技术在智慧能源管理系统中构建信息交互系统,并在长沙市某商业楼宇对基于边缘计算的智慧能源管理系统进行了应用。本文的主要研究内容如下:首先,分析了边缘计算在物联网应用场景的适应性和技术需求,设计了搭载边缘计算模块的硬件层、基于MQTT协议的信息交互及实现协调算法的软件层、云端协同的智慧用能平台,并对特定应用场景集中管控。其次,基于不同用户的能源管理需求,安装了相对应的用能计量设备、传感器设备、测控终端设备、通讯管理机和智能能效网关设备等,并设计了智慧能源管理系统轻量级转换器、终端。然后,在边缘计算技术和Docker技术的信息交互服务架构下,根据不同的情况部署协调优化算法,并以长沙市某商业楼宇的照明系统、空调系统为主要对象,根据边缘计算底层模型设计一种既能根据需求自主调节光度和温度,又能恰好调整到最节能的协调优化控制算法。最后,通过智慧用能平台可远程查看、采集客户侧用能数据（主要是用电数据）,然后验证其通信功能、AC控制器相关网关管理功能、边缘计算功能,同时把含有边缘计算的智慧能源管理系统和传统的电力网关进行带宽和延时对比,结果表明有边缘计算功能的网关带宽更大,延时更短。
黄永旺[2]（2021）在《中央空调管理控制计费系统》文中提出随着智能建筑的兴起,中央空调的市场迎来了广阔的发展空间,同时这也给中央空调的管理带来了全新的挑战。当中央空调部署在智能建筑上时,随着建筑楼层数量的增加,中央空调的体系也变的更加庞大、复杂。这就使得人们对于中央空调的管理和控制也变得愈发困难。在中央空调设备难以实现监管的情况下,其按照使用面积进行电费分摊中的不合理之处也日益凸显,这就造成人们对中央空调分户计费模式的需求变得更加迫切。因此许多智能建筑不得不在中央空调管理控制系统的基础上再添加一个用于电费分摊的分户计费系统,这两个系统使用对象一致,却又相互独立,大大提升了中央空调管理上的难度。现阶段如何对智能建筑中的中央空调进行管理控制、计费分摊也为当前智能控制领域最值得探讨的问题之一。本文首先对中央空调的管理控制、计费分摊这两个方向上的研究现状进行探讨。然后围绕A公司生产的多联机系列中央空调进行方案制定。按照其功能需求,将中央空调的管理控制功能和计费系统相整合。最后从硬件方案,软件架构、计费算法等三个层面进行设计,为多联机系列中央空调提供了一套功能齐全的解决方案。在硬件方案的制定上采用了嵌入式平台,围绕ARM和FPGA进行外围接口电路的设计。它以ARM处理器为控制核心,利用FPGA拓展出16路RS485接口,在保证数据的时效性下,不仅将中央空调设备的可接入数量拓展到4096台,而且为中央空调设备状态信息的获取提供了良好的硬件平台。在软件架构的设计上采用了 B/S架构,允许用户在Web浏览器中对该系统进行访问。在Web服务器中使用html实现Web页面的设计,完成系统的图形用户界面。基于CGI标准进行Web服务器脚本的开发,实现Web前后端的接口设计,它为Web端表单的提交、控制指令的下发提供数据交互功能。在计费算法的优化上,选择时间计量型计费方式,在基于使用时间进行电费分摊的计费原理上加入空调室内机功率这个因素对其改良,并在嵌入式Linux应用程序中实现,配合SQLite数据库完成中央空调的计费分摊、存储、显示等功能。文章最后对设计方案中系统监控、远程控制、计费分摊三个功能进行测试,根据测试结果进行分析总结,指出误差产生原因和下一步的处理方法及研究方向。测试结果表明,该系统的功能符合设计需求。
郝佳,赵隆,朱永灿,田毅,李健[3]（2021）在《基于物联网和PLC的中央空调节能监控系统设计》文中研究说明结合中央空调的运行特点及其控制要求,该文研制了一套基于物联网和PLC的中央空调节能监控系统。该系统采用可编程逻辑控制器（PLC）,以工业以太网络作为PLC与触摸屏的数据交换"桥梁",从而实现了中央空调本地的数据采集和控制。同时,通过物联网无线数据传输单元（DTU）和4G移动通讯网络将采集来的工艺参数远传至能源监测管理平台进行数据实时计算与解析。现场实际运行效果表明,基于物联网和PLC的中央空调节能监控系统在能够保证用户室内环境温度舒适度的前提下,还可以大幅度地提高系统自动化水平且显着地降低能源消耗。
曹富明[4]（2020）在《嵌入式机房环境监控系统的设计与实现》文中研究表明随着我国电子信息技术的发展与普及,社会信息程度的不断提高,网络通信机房的数量也在不断地增加,尤其是中小型智能一体化箱式网络数据中心机房。与此同时,对于大量的此类机房环境的监控难度也随之加大。因此,如何对该机房环境进行低成本、实时的监测,并对机房内各项设备进行灵活、有效的自动控制,成为了当前社会急需解决的问题,也是本课题的主要研究内容。本文设计并实现了一种基于嵌入式系统技术的机房环境监控系统,文中详细叙述了系统的硬件开发与软件开发工作内容。硬件部分主要包括以STM32F407微处理器模块为核心的下位机电路设计,以及对各个下位机子模块设备的选型介绍,软件部分则包括下位机μC/OS-III操作系统的移植和操作系统下的多任务程序设计、人机交互平台Linux操作系统下利用QT IDE进行图形界面应用程序的开发以及基于Socket网络通讯的监控主机上位机控制系统的开发。该系统可以实现机房环境条件参数的实时监测和异常告警,可以显示在交互平台控制系统与监控主机控制系统当中,下位机控制系统可以实时对机房内环境进行动态调控,也可以通过交互平台控制系统进行现场控制,或者通过监控主机软件系统进行远程控制。最后对机房环境监控系统进行综合测试,测试结果表明,该系统的全部功能均可以达到最初设计的预期目标。
叶茂[5]（2020）在《大型文旅项目智能化系统总体规划方案设计》文中研究表明随着社会经济和技术的发展,商业项目建设规模越来越大,特别是近几年来,建筑面积超过百万平方米的超大型项目越来越多。在快速发展的同时,也相应发现了诸多的问题,尤其是这类项目,智能化系统的设计问题尤为突出,往往都是只关注逐个单体建筑的设计,而忽略了项目整体运营管理的客观需求,从而在项目整体交付运营的时候才发现公共区域成为设计和施工的真空地带,项目内各功能建筑独立运行,人造孤岛比比皆是。这对于以“良好体验”,和“优质服务”决定成败的文化旅游综合体项目而言,这是最大的痛点。本设计的意义在于,通过对这类项目智能化系统的设计和研究,统一各功能建筑接入园区管理的技术标准;增加项目整体的可扩展性,尽量减少后期改造投入;提升项目运营管理水平带来显着社会和经济效益;并为其他类似项目的智能化系统建设提供借鉴。本文主要介绍了大型文旅类综合园区建设发展现状,并归纳了其中智能化系统建设中存在的相关问题,以及对园区运营和管理带来的困扰。本文采用智能化系统设计方法,完成了如下内容:总体方案设计部分,首先对项目背景、类似项目和周边环境进行了调研分析（境外部分非自行调研成果）,并总结分析了现有新技术发展方向;参考前面调研成果和相关规范对总体架构、运营模式、管控模式及其职能分类进行了分析、归纳和设计。各子系统方案设计部分,对各子系统用途作了简要介绍、详细描述了各系统结构、技术选型、重要功能,以及与园区平台的集成要求,最后对设计规范之外,新增的智能化系统的使用价值作了归纳总结。园区集成管理平台设计部分,先对园区集成管理平台的用途和功能作了简要介绍,系统分析了对园区集成管理平台的集成需求、功能架构、通信接口及应用具体应用。其他智慧化应用建议部分,结合高级办公、高级酒店和大型商业的使用需求,总结整理了以往相同或类似项目案例中,成功应用的新技术和新产品,并对其进行了归类整理和简要介绍,期望在本项目或其他项目建设中提供引导。总结与展望部分对本文做了总体概括和总结,对后续类似项目智能化总体规划设计的创新和需要注重的问题进行了进一步探讨。基于人性化、精准服务和智慧化的服务解决方案将是本项目智能化系统总体规划方案设计的的核心。通过利用最新的信息技术,可以从各个方面增强对数据的采集和分析能力,从而进一步有针对性的总结经验,不断优化创新服务。对提升园区运营管理水平带来了显着社会和经济效益。
冯鹏娇[6]（2020）在《智能楼宇新风监控系统设计与实现》文中研究说明随着现代建筑科技的发展,居民在室内活动和工作的时间也越来越长,人们对建筑物内空气质量提出了更高的要求。新风系统可以对进入室内的空气进行过滤、消毒、杀菌、增氧、预冷、预热等处理,为室内补充新鲜有氧的清新空气。在物联网技术的带动下,越来越多的家居电器实现了与互联网的互通互联,但目前多数应用仅限于家庭局域网。由于我国新风系统发展较晚,与互联网有机结合较少,多数新风系统还未实现云端远程控制和数据集中统一管理,其所获取的海量环境数据还未得到有效应用。本文以某建筑科技公司新风系统升级改造为契机,设计并实现了跨区域的新风监控系统。首先我们分析了该新风监控系统的功能需求,完成了系统功能的规划和划分,并根据区域要求的可支撑设备量,确定了系统的性能指标参数。其次,针对新风监控系统的数据采集与转发端、云服务器端、客户端等三个方面进行了方案设计与实现。1、针对该公司新风系统终端设备数量多、分布区域广且分散等特点,设计实现了一款低成本的现场数据采集与转发系统。该系统收集新风系统终端设备各种数据,并根据自行设计的轻量级私有协议进行数据封装,最后通过数据转发模块转发到云平台。该模块还可以接收来自云平台的下发指令消息,传递给新风系统控制器,实现对新风系统的远程调控。2、针对该公司新风系统终端数据节点众多,数据信息种类复杂,多并发的问题,设计实现了新风云端数据管理系统。它能够提供有效的分布式计算存储管理模式,将存储、实时计算与分析层面的技术紧密结合,同时针对性设计了一套完整的云端数据处理解决方案,实现了数据收集、数据解析和处理、数据存储、数据迁移、消息下发和异常预警等多种功能。3、针对终端用户的需求,开发了手机平台和PC端后台管理应用程序,实现了各种数据的可视化。最后在实际应用场景中,对新风监控系统的现场数据采集与转发、云端数据处理、APP和PC用户终端数据显示等三方面分别进行了测试,测试显示该系统各方面功能运行正常,性能良好,满足系统预期设计需求。
黄琪[7]（2020）在《基于强化学习的办公建筑冷源系统节能优化控制策略仿真研究》文中研究表明冷源系统的能效水平对中央空调系统运行、公共建筑节能都有较大影响,国家于2019年提出建设高效冷源机房的目标,针对众多既有大型公共建筑冷源系统进行控制策略的节能优化,是实现该目标经济且有效的手段。物联网技术的高速发展为公共建筑积累了庞大的运行数据,建立数据驱动的节能优化控制策略,能够充分挖掘数据的使用价值,推动建筑智能化。强化学习可以被用于智能控制系统中,通过智能体在环境中的不断尝试获得最优策略,是一种依赖数据驱动的控制方法。研究基于强化学习的建筑冷源系统控制策略的节能优化问题,能够充分利用已有冷源管理系统中累积的大量运行数据,顺应当今控制智能化的趋势。本文以夏热冬暖地区某大型办公建筑冷源系统为研究对象,提出基于强化学习的冷源系统节能优化控制策略,主要包括以下研究工作:（1）介绍强化学习的主要理论与算法,在此基础上,将冷源系统的运行过程抽象为马尔可夫决策过程,提出冷源马尔可夫决策模型;在研究强化学习系统组成元素的基础上,确定各元素在冷源中的形式,建立冷源强化学习系统,并确定该系统的运行流程。（2）针对办公建筑冷源系统通常难以用于控制器实际训练的情况,研究系统环境建模问题,为进一步提高模型的预测效果,提出基于模型堆叠的室内温度、室内相对湿度和冷源系统能耗黑箱预测模型。选取Xgboost、RF和SVR作为基模型,岭回归作为元模型,通过对比不同基模型组合的预测效果,确定三个预测模型的结构,在此基础上研究并建立了系统环境仿真平台,进一步完善了系统功能。（3）针对常规控制策略缺乏自我学习能力和依赖模型准确性等问题,提出基于深度确定性策略梯度算法的冷源节能优化控制策略。首先分析影响算法的主要超参数,采用启发式搜索的方式对超参数进行寻优,确定了主要超参数的取值范围;然后在对控制器进行策略引导的基础上,完成节能优化控制策略的仿真研究工作,分析并展示了仿真结果;最后选取PSO控制策略与规则控制策略进行比较分析,结果表明强化学习控制策略下的冷源系统总能耗减少了6.47%和14.42%,平均室内热舒适性提升了5.59%和18.71%,非舒适性时间占比减少了5.22%和76.70%。（4）针对控制策略节能优化方法工程应用较为困难的问题,开发“办公建筑冷源系统智能控制平台”,完成对研究成果的工程化,实现了系统监测、系统仿真、策略优化和策略运行等主要功能。
黄德成[8]（2020）在《高校空调监控管理系统的设计与实现》文中研究表明随着国民经济的发展,空调逐渐成为了人们日常生活和工作的必须品。高校是空调广泛应用的场所之一。由于高校中空调数量多且种类不一,传统的人工管理方式难以达到理想的管理效果,导致在空调使用中存在着运行不规律、无人运转、高负荷运转等问题,造成了不必要的能源消耗。同时,空调的不合理使用也使得空调故障风险增加。对此,本文结合高校空调使用过程中存在的问题,从管理的角度设计并实现了一套高校空调监控管理系统,在不改变高校建筑内原有布局的前提下,使用远程控制技术和大数据技术实现了高校空调的远程监控管理。同时,随着视频监控设备在高校教室内的普及,本文引入深度学习技术,并结合视频监控设备,实现了空调的智能化控制。论文主要从以下四个方面进行了研究和设计:（1）针对人工难以有效管理高校空调的问题,采用了一种集中式远程监控方案,即在硬件方面,根据空调的接口类型使用RS485总线技术和以太网技术将空调接入网关;在软件方面,根据各类空调的协议规范在网关端定制开发和部署相应的通信程序进行不同协议的转换,并为上层应用程序提供统一的查询和控制接口。该方案实现了空调的差异化接入和统一化监控管理。（2）结合大数据技术解决了高校空调监控管理系统中数据的采集、传输、处理和存储等问题。针对不同来源和类型的数据设计了不同的数据采集方式;通过Kafka流处理平台实现了日志数据与图像数据的实时上传;利用Spark计算框架实现了对实时数据和历史数据的处理;采用MySQL数据库与HDFS文件系统混合存储的方案,保证了实时数据的查询效率,并解决了历史数据的存储问题。（3）在利用大数据技术保证监控图像实时性的基础上,结合YOLOv3算法和远程控制技术,设计了空调智能控制功能。该功能利用经过训练的YOLOv3模型检测统计上传图像中的人数,根据统计结果识别出闲置教室,并自动关闭闲置教室中运行的空调。智能控制功能有助于减少空调高负荷运转、无人运转等情况的发生。（4）设计并实现了高校空调监控管理系统的可视化交互界面。使用Web开发技术为用户提供了Web浏览器和微信小程序两种方式对空调进行远程的监控和管理。本文结合远程控制技术、大数据技术、深度学习技术以及Web开发技术,设计并实现了高校空调监控管理系统。该系统功能齐全,解决了高校空调管理不便、使用不合理等问题,并为高校空调的管理提供了一个成本低、操作简单、功能多样、界面美观的管理系统。综上所述,该系统对于高校空调的节能和管理有着重要意义。
乔振[9]（2020）在《基于物联网的大型公共建筑能耗管理系统和节能策略研究》文中进行了进一步梳理物联网和云数据技术,为建筑能耗的监测、管理以及进一步分析反馈提供了有效途径。与传统建筑节能方法关注智能电器、节能设备等直接节能手段不同,一个信息化智能化的综合能耗管理系统不仅要实现对能耗数据的采集、管理和分析,还要对建筑内部的环境数据进行监测,从而更有效、更可靠地对真实能耗情况和内部环境质量进行管理与展示,并通过智能算法对建筑能耗与舒适度之间规律进行预测和分析,发掘对象建筑的节能潜力点,找到室内舒适度与能耗程度之间的平衡,同时实现节能减排与环境舒适宜人。论文围绕大型公共建筑的能耗采集、管理与分析的问题展开研究。1)对能耗管理系统的前端硬件部分进行设计搭建,主要包括数据采集节点和数据集中端的设计,其中数据采集节点的设计包括其DSP控制器、无线通讯模块、数据采集模块的选型以及主电路和各外围电路的设计;数据集中端的设计则包括了其高性能处理器的选用以及Linux操作系统的移植。2)对能耗管理系统的信息化平台架构以及WEB端软件部分进行建立,其中主要包括软件平台总体结构规划、网络架构的设计、数据库的建立、云服务器的选择与连接,以及人机交互界面的设计,实现整个能耗管理系统的上下位软件部分的运作。3)基于NAR人工神经网络算法,实现对建筑能耗的预测。通过对传统的BP人工神经网络进行改进得到NAR神经网络,并建立NAR神经网络的数学模型和仿真模型,通过将处理后的实测数据输入模型并完成参数确定和样本训练,实现基于实测数据的未来数据预测,并根据结果对比和误差评估对其有效性和可靠性进行了验证。4)根据建筑节能中舒适度与节能减排这两大主要目标,提出了一种专门针对此类问题的多目标优化策略。基于模糊算法和帕累托多目标优化方法,建立了一个关于热舒适度与能耗程度的多目标优化模型,通过仿真以及对结果的分析,得出对象建筑热舒适度与能耗程度的最优区间,即同时满足环境舒适和能耗降低的温湿度区间,只需通过对中央空调和采暖设备的调整使建筑内环境温湿度维持在区间内即可实现舒适、节能兼得。
王顺浩[10]（2020）在《基于STM32F407VET6的商用冷水机组控制系统的研发》文中进行了进一步梳理商用冷水机组控制系统主要采用PLC控制器结合触摸屏实现就地控制,并通过RS485总线或以太网和上位机实现远程通信。但PLC控制器成本高,硬件组态灵活性弱。同时远距离布线存在穿线复杂、维护不便、费用高的问题。采用PLC控制器的商用冷水机组通常采用电子膨胀阀驱动器控制电子膨胀阀,由于不同品牌的驱动器与PLC连接方式、通讯协议不一致,增加设计繁杂度,同时驱动器价格昂贵,存在控制系统性价比低的问题。本文旨在设计一款基于嵌入式STM32F407VET6的低成本、高可靠性冷水机组控制器,实时采集冷水机组运行数据和控制机组稳定运行,直接驱动电子膨胀阀实现过热度的稳定控制。控制器通过触摸屏实现人机交互,采用通信距离远,无流量费用的Lo Ra模块实现和监控中心的无线通信。本文的工作有以下几个方面:（1）掌握冷水机组组成和工作原理,完成控制系统需求分析和总体方案设计;查阅并研究过热度控制算法。根据蒸发器模型的非线性和时变性特点,提出带输出补偿的模糊控制算法,通过Simulink仿真软件对蒸发器过热度控制过程进行仿真实验,结果表明在变工况环境下,带输出补偿的模糊控制超调量比PID控制小10%,上升时间和调节时间比模糊控制缩短100s。（2）在控制器硬件设计上,围绕高可靠性和低成本的要求,以STM32F407VET6芯片为核心,结合滤波、信号隔离、接地、浪涌保护等抗干扰技术,完成电源、RS485、Lo Ra、AI、DI/DO、电子膨胀阀驱动等模块的电路设计。采用功能分块、信号分类思想进行PCB布局布线,有效抑制信号间干扰,提高控制器抗干扰性能。（3）在控制器软件设计上,为保证实时性,移植μC/OS-II实时操作系统,构建软件总体框架,完成μC/OS-II下的数据采集、Modbus通信、Lo Ra通信、开关机、能级控制、过热度控制、故障检测等任务的程序开发。为实现远程监控,基于.NET平台、SQL Server数据库、C#语言搭建上位机监控平台,实现对冷水机组参数设置、信息交互,历史数据查询。（4）在控制器功能测试上,本文对控制器进行开关量输入输出、模拟量测量精度、Modbus通信、Lo Ra通信等功能测试以及静电放电、电快速瞬变脉冲群、浪涌3项抗扰度测试。结果表明,控制器控制量输出和Modbus通信正常、电流测量精度达0.05m A、温度实际测量精度达0.2℃;在传输速率≤9600bps,通信距离≤75m,5层实验大楼内Lo Ra通信正常。控制器在抗扰度项目测试中达到3级抗扰度要求,满足工业现场使用要求。
二、中央空调系统远程数据采集和监控系统的开发（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、中央空调系统远程数据采集和监控系统的开发（论文提纲范文）
（1）基于边缘计算的智慧能源管理系统设计与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第2章 ICT需求分析及其关键技术 |
| 2.1 ICT需求分析 |
| 2.2 关键技术研究 |
| 2.2.1 边缘计算技术 |
| 2.2.2 数字孪生技术 |
| 2.2.3 宽带电力线载波通信(HPLC) |
| 2.2.4 多容器(Docker)技术 |
| 2.2.5 SDN统一控制器(Agile Controller-Io T) |
| 2.3 总结 |
| 第3章 基于边缘计算的智慧能源管理系统整体架构设计 |
| 3.1 智慧能源管理系统的物联网架构 |
| 3.2 基于边缘计算的智慧能源管理系统设计 |
| 3.2.1 硬件参数 |
| 3.2.2 硬件设计 |
| 3.3 软件层模块设计 |
| 3.3.1 软件层特点 |
| 3.3.2 智慧能源管理系统功能设计 |
| 3.4 基于多协议的接入通讯标准研究 |
| 3.5 智慧能源管理系统终端设计 |
| 3.5.1 轻量级采集终端设计 |
| 3.5.2 轻量级转换器设计 |
| 3.5.3 即插即用终端 |
| 3.6 智慧用能平台 |
| 3.7 总结 |
| 第4章 基于边缘计算的信息交互与协调优化算法研究 |
| 4.1 基于多容器技术的虚拟化服务软件架构 |
| 4.2 基于MQTT信息交互的微应用框架 |
| 4.3 基于MQTT数据交互架构分析与设计 |
| 4.3.1 微应用数据中心设计 |
| 4.3.2 安全设计 |
| 4.4 基于边缘计算的调光协调控制算法研究 |
| 4.4.1 粒子群算法 |
| 4.4.2 基于罚函数的调光粒子群算法 |
| 4.5 基于边缘计算的空调用电优化协调控制算法 |
| 4.5.1 空调用能优化控制模型 |
| 4.5.2 基于用电预测的空调主机开关机策略 |
| 4.5.3 基于模糊控制算法的空调系统优化运行策略 |
| 4.5.4 中央空调用能控制系统协同算法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 智慧能源管理系统接入验证与应用 |
| 5.1 智慧能源管理系统相关通信功能测试 |
| 5.1.1 智慧能源管理系统与RS485 电力终端通信测试 |
| 5.1.2 智慧能源管理系统APP与平台通信验证 |
| 5.1.3 电力终端与智慧用能平台通信验证 |
| 5.1.4 HPLC网络测试 |
| 5.2 AC控制器相关网关管理功能验证 |
| 5.2.1 AC控制器入网验证 |
| 5.2.2 无线通讯及设备离线测试 |
| 5.3 智慧能源管理系统的边缘计算功能验证 |
| 5.3.1 边缘计算容器安装 |
| 5.3.2 边缘计算与传统云计算对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）中央空调管理控制计费系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.3 研究内容及架构 |
| 1.3.1 研究内容与意义 |
| 1.3.2 论文架构设计 |
| 第二章 硬件方案的制定与实现 |
| 2.1 硬件总体方案设计 |
| 2.2 ARM与FPGA通信设计 |
| 2.3 FPGA与RS485的通信接口设计 |
| 2.4 以太网接口 |
| 第三章 软件架构的设计与实现 |
| 3.1 嵌入式操作系统 |
| 3.1.1 嵌入式操作系统的选取 |
| 3.1.2 交叉编译环境的搭建 |
| 3.2 Web端的设计与实现 |
| 3.2.1 Web前端主要技术概述 |
| 3.2.2 Web功能页面设计 |
| 3.3 Web服务器 |
| 3.3.1 嵌入式Web服务器概述 |
| 3.3.2 Appweb服务器的移植 |
| 3.3.3 服务器脚本 |
| 3.3.4 数据传输格式 |
| 3.4 嵌入式Linux应用程序 |
| 3.4.1 进程通信 |
| 3.4.2 线程通信 |
| 3.5 嵌入式数据库 |
| 3.5.1 SQLite数据库的移植 |
| 3.5.2 数据库结构设计 |
| 3.5.3 数据库接口设计 |
| 第四章 计费算法的改进与实现 |
| 4.1 中央空调计费方式概述 |
| 4.2 计费算法的改进 |
| 第五章 系统测试 |
| 5.1 测试环境介绍 |
| 5.2 测试过程及结果 |
| 5.2.1 系统监控功能测试 |
| 5.2.2 远程控制功能测试 |
| 5.2.3 计费分摊功能测试 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（3）基于物联网和PLC的中央空调节能监控系统设计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 2 中央空调设备组成和控制要求 |
| 2.1 中央空设备调组成及功能 |
| 2.2 中央空调工艺流程 |
| 2.3 运行控制及节能要求 |
| 3 中央空调节能监控系统架构和硬件实现 |
| 3.1 节能监控系统架构 |
| 3.2 系统硬件实现 |
| 4 节能监控系统软件开发及控制策略设计 |
| 4.1 软件架构 |
| 4.2 本地控制程序及上位监控画面设计 |
| 4.3 远程监控中心能源监测管理SCADA软件 |
| 4.4 节能控制策略设计 |
| 5 结语 |
（4）嵌入式机房环境监控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外发展现状分析 |
| 1.2.1 国外发展现状 |
| 1.2.2 国内发展现状 |
| 1.3 研究主要内容及章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 监控系统总体设计流程 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.2 系统功能要求 |
| 2.3 系统设计指标 |
| 2.4 基础技术路线 |
| 2.4.1 传感器技术 |
| 2.4.2 串口通信技术 |
| 2.4.3 MODBUS通讯协议 |
| 2.4.4 TCP/IP网络协议 |
| 2.4.5 MySQL数据库 |
| 2.5 系统总体结构设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 机房环境监控系统的硬件设计 |
| 3.1 系统整体硬件结构设计 |
| 3.2 下位机中控系统主要器件选型 |
| 3.3 下位机中控系统电路设计 |
| 3.3.1 通信模块 |
| 3.3.2 电源模块 |
| 3.4 下位机子模块设备选型 |
| 3.4.1 环境传感器模块 |
| 3.4.2 空调控制器模块 |
| 3.4.3 水浸传感器模块 |
| 3.4.4 不间断电源模块 |
| 3.4.5 烟雾传感器模块 |
| 3.5 机房单元人机交互平台选型 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 机房环境监控系统的软件设计 |
| 4.1 系统总体软件设计框架 |
| 4.2 软件开发环境 |
| 4.2.1 Keil MDK开发环境 |
| 4.2.2 Qt Creator开发环境 |
| 4.3 下位机中控系统软件设计 |
| 4.3.1 操作系统的选择 |
| 4.3.2 操作系统的移植 |
| 4.3.3 LwIP协议栈移植 |
| 4.3.4 多任务程序设计 |
| 4.3.5 系统启动流程 |
| 4.4 人机交互平台软件设计 |
| 4.4.1 操作系统的安装 |
| 4.4.2 操作系统的配置 |
| 4.4.3 交互界面程序设计 |
| 4.5 上位机监控主机软件设计 |
| 4.5.1 网络通讯接口模块 |
| 4.5.2 监测数据显示模块 |
| 4.5.3 远程控制功能模块 |
| 4.5.4 异常状态报警模块 |
| 4.5.5 报警日志功能模块 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 系统综合测试 |
| 5.1 测试环境 |
| 5.1.1 机房单元硬件平台 |
| 5.1.2 交互平台软件系统 |
| 5.1.3 监控主机软件系统 |
| 5.2 测试目的 |
| 5.3 测试范围及方法 |
| 5.4 测试过程 |
| 5.4.1 功能性测试 |
| 5.4.2 易用性测试 |
| 5.4.3 可靠性测试 |
| 5.5 测试结果及分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（5）大型文旅项目智能化系统总体规划方案设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究意义 |
| 1.2 国内外类似案例调研分析 |
| 1.2.1 国内类似项目 |
| 1.2.2 国外类似项目 |
| 1.2.3 经验借鉴 |
| 1.3 研究内容及本文结构 |
| 第二章 智能化系统总体规划方案设计 |
| 2.1 项目背景调研分析 |
| 2.1.1 项目背景分析及项目设计定位 |
| 2.1.2 新技术发展调研分析 |
| 2.2 需求分析及设计目标 |
| 2.2.1 需求分析 |
| 2.2.2 设计目标 |
| 2.3 总体架构规划设计 |
| 2.3.1 建设总体架构分析 |
| 2.3.2 建筑业态智能化系统的运行模式建议 |
| 2.3.3 智能化系统综合管控模式建议 |
| 2.3.4 三种系统综合管控的集成模式比选 |
| 2.3.5 两种集成模式组合 |
| 2.3.6 综合管控平台的职能分类分析 |
| 2.4 智能化系统总体规划设计 |
| 2.5 智能化职能中心规划设计 |
| 第三章 各子系统方案设计 |
| 3.1 总体设计说明 |
| 3.1.1 设计范围 |
| 3.1.2 设计依据 |
| 3.1.3 智能化重要机房设置 |
| 3.2 视频监控系统设计 |
| 3.2.1 系统介绍 |
| 3.2.2 系统设计 |
| 3.2.3 平台设计总体要求 |
| 3.3 入侵报警系统设计 |
| 3.3.1 系统介绍 |
| 3.3.2 系统设计 |
| 3.3.3 平台设计总体要求 |
| 3.4 出入口控制(门禁)系统设计 |
| 3.4.1 系统介绍 |
| 3.4.2 系统设计 |
| 3.4.3 平台设计总体要求 |
| 3.5 电子巡更系统设计 |
| 3.5.1 系统介绍 |
| 3.5.2 系统设计 |
| 3.5.3 平台设计总体要求 |
| 3.6 建筑设备监控系统设计 |
| 3.6.1 系统介绍 |
| 3.6.2 系统设计 |
| 3.6.3 平台设计总体要求 |
| 3.7 能耗计量系统设计 |
| 3.7.1 系统介绍 |
| 3.7.2 系统设计 |
| 3.7.3 平台设计总体要求 |
| 3.8 背景音乐及应急广播系统设计 |
| 3.8.1 系统介绍 |
| 3.8.2 系统设计 |
| 3.8.3 平台设计总体要求 |
| 3.9 信息发布系统设计 |
| 3.9.1 系统介绍 |
| 3.9.2 系统设计 |
| 3.9.3 平台设计总体要求 |
| 3.10 停车场管理系统设计 |
| 3.10.1 系统介绍 |
| 3.10.2 系统设计 |
| 3.10.3 平台设计总体要求 |
| 3.11 车位引导管理系统设计 |
| 3.11.1 系统介绍 |
| 3.11.2 参考案例与分析 |
| 3.11.3 系统设计 |
| 3.11.4 平台设计总体要求 |
| 3.12 紧急求助系统设计 |
| 3.12.1 系统介绍 |
| 3.12.2 参考案例与分析 |
| 3.12.3 系统设计 |
| 3.12.4 平台设计总体要求 |
| 3.13 智能照明控制系统设计 |
| 3.13.1 系统介绍 |
| 3.13.2 参考案例与分析 |
| 3.13.3 系统设计 |
| 3.13.4 平台设计总体要求 |
| 3.14 环境监测系统设计 |
| 3.14.1 系统介绍 |
| 3.14.2 参考案例与分析 |
| 3.14.3 系统设计 |
| 3.14.4 平台设计总体要求 |
| 3.15 客流统计系统设计 |
| 3.15.1 系统介绍 |
| 3.15.2 参考案例与分析 |
| 3.15.3 系统设计 |
| 3.15.4 平台设计总体要求 |
| 3.16 能源管理系统设计 |
| 3.16.1 系统介绍 |
| 3.16.2 系统架构设计 |
| 3.16.3 系统功能设计 |
| 3.16.4 对比传统能源管理的优势 |
| 3.16.5 系统数据对接 |
| 3.16.6 系统效益分析 |
| 3.17 智能系统应用效益总结 |
| 3.17.1 设计与应用说明 |
| 3.17.2 增补智能系统应用经济价值估算 |
| 第四章 园区集成管理平台方案设计 |
| 4.1 系统简介 |
| 4.2 参考案例及分析 |
| 4.3 系统设计 |
| 4.3.1 系统总体架构 |
| 4.3.2 关键技术选型 |
| 4.3.3 系统软件功能设计指导建议 |
| 4.4 平台设计总体需求 |
| 4.4.1 子系统与平台通信接口说明 |
| 4.4.2 子系统集成需求 |
| 4.5 平台子系统集成管理功能要求 |
| 4.5.1 防盗报警系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.2 视频监控系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.3 门禁系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.4 楼宇自控系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.5 环境监测模块功能标准 |
| 4.5.6 智能照明控制系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.7 背景音乐系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.8 计算机网络系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.9 机房监控系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.10 消防联动系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.11 电子巡更系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.12 停车场系统集成管理模块功能标准 |
| 4.5.13 信息发布系统集成模块功能标准 |
| 4.5.14 客流统计系统集成模块功能标准 |
| 4.6 平台重要基础功能模块 |
| 第五章 其他智慧化应用建议 |
| 5.1 高级办公楼智慧化应用 |
| 5.2 高级酒店智慧化应用 |
| 5.3 大型商业智慧化应用 |
| 总结与展望 |
| 一、论文总结 |
| 二、后续展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）智能楼宇新风监控系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外应用现状 |
| 1.3 研究内容和章节安排 |
| 第2章 系统业务需求分析 |
| 2.1 系统需求 |
| 2.2 功能需求 |
| 2.3 性能要求 |
| 第3章 新风监控系统设计方案 |
| 3.1 系统设计方案 |
| 3.2 新风现场数据采集与转发系统设计 |
| 3.3 新风云端数据管理系统设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 新风现场数据采集与转发系统实现 |
| 4.1 数据转发模块硬件选型调试 |
| 4.2 数据采集私有协议设计 |
| 4.3 数据采集和转发实现 |
| 4.3.1 采集的数据消息体格式 |
| 4.3.2 数据采集 |
| 4.3.3 数据转发 |
| 4.4 现场数据采集与转发系统运行测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 新风云端数据管理系统实现 |
| 5.1 新风监控系统数据处理架构实现 |
| 5.1.1 云端数据管理服务器集群架构实现 |
| 5.1.2 MQTT云服务器集群架构实现 |
| 5.2 云端数据处理实现 |
| 5.2.1 数据收集模块 |
| 5.2.2 数据解析和处理模块 |
| 5.2.3 数据存储模块 |
| 5.2.4 定时任务模块 |
| 5.2.5 数据迁移模块 |
| 5.2.6 消息下发模块 |
| 5.2.7 异常预警模块 |
| 5.3 云端数据管理系统运行测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 客户端应用软件开发 |
| 6.1 PC终端软件模块 |
| 6.1.1 实时监控 |
| 6.1.2 权限管理 |
| 6.1.3 历史数据 |
| 6.1.4 报警管理 |
| 6.1.5 数据分析 |
| 6.2 APP用户终端软件模块 |
| 6.2.1 设备管理 |
| 6.2.2 实时监控 |
| 6.2.3 功能设置 |
| 6.2.4 报警反馈 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作 |
| 7.2 下一步工作方向 |
| 参考文献 |
| 关于国际工程师学院人才培养模式情况说明 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（7）基于强化学习的办公建筑冷源系统节能优化控制策略仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 冷源系统建模方法研究现状 |
| 1.2.2 冷源系统节能优化控制策略研究现状 |
| 1.3 主要研究内容安排 |
| 第二章 强化学习与研究对象介绍 |
| 2.1 强化学习理论与基础 |
| 2.1.1 基本原理 |
| 2.1.2 马尔可夫决策模型 |
| 2.1.3 值函数 |
| 2.2 强化学习的主要算法 |
| 2.2.1 状态-动作值函数法 |
| 2.2.2 值函数的逼近 |
| 2.2.3 策略梯度法 |
| 2.3 研究对象 |
| 2.3.1 建筑概况 |
| 2.3.2 冷源系统 |
| 2.3.3 冷源管理与运行数据采集 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 办公建筑冷源强化学习方法与系统研究 |
| 3.1 冷源强化学习方法 |
| 3.1.1 冷源强化学习任务 |
| 3.1.2 冷源马尔可夫决策模型 |
| 3.2 强化学习系统的组成元素 |
| 3.3 冷源强化学习系统 |
| 3.3.1 系统研究与建立 |
| 3.3.2 系统运行流程 |
| 3.3.3 系统数据集 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于模型堆叠的系统环境建模研究 |
| 4.1 模型特征工程 |
| 4.1.1 异常数据清洗与修复 |
| 4.1.2 特征标准化与独热编码 |
| 4.1.3 特征选择 |
| 4.2 基于模型堆叠的数据预测模型 |
| 4.2.1 模型堆叠理论与算法 |
| 4.2.2 室内温度预测模型 |
| 4.2.3 室内相对湿度预测模型 |
| 4.2.4 冷源系统能耗预测模型 |
| 4.3 系统环境仿真平台 |
| 4.3.1 平台设计 |
| 4.3.2 仿真流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于DDPG的冷源节能优化控制策略研究 |
| 5.1 深度确定性策略梯度算法 |
| 5.2 算法的超参数寻优 |
| 5.2.1 学习率寻优 |
| 5.2.2 折扣因子寻优 |
| 5.2.3 热舒适性惩罚系数寻优 |
| 5.3 节能优化控制策略的仿真研究 |
| 5.3.1 随机噪声选择 |
| 5.3.2 策略引导 |
| 5.3.3 仿真研究 |
| 5.4 不同控制策略的对比分析 |
| 5.4.1 PSO控制策略与规则控制策略 |
| 5.4.2 三种控制策略的对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 办公建筑冷源系统智能控制平台研发 |
| 6.1 平台总体概述 |
| 6.1.1 开发目的 |
| 6.1.2 功能分析 |
| 6.1.3 结构规划 |
| 6.1.4 开发工具 |
| 6.2 平台设计 |
| 6.2.1 平台界面 |
| 6.2.2 系统监测模块 |
| 6.2.3 仿真平台模块 |
| 6.2.4 策略优化模块 |
| 6.2.5 策略运行模块 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）高校空调监控管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文工作和结构安排 |
| 第二章 相关技术背景 |
| 2.1 YOLO系列算法简介 |
| 2.2 Web开发相关框架介绍 |
| 2.2.1 前端框架 |
| 2.2.2 后端框架 |
| 2.3 大数据相关技术介绍 |
| 2.3.1 日志采集工具 |
| 2.3.2 数据传输工具 |
| 2.3.3 分布式文件系统 |
| 2.3.4 资源管理系统 |
| 2.3.5 分布式计算框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统的总体方案设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 功能性需求 |
| 3.1.2 非功能性需求 |
| 3.2 数据采集处理分析 |
| 3.3 系统可行性分析 |
| 3.3.1 技术可行性 |
| 3.3.2 用户使用可行性 |
| 3.4 系统总体框架设计 |
| 3.4.1 系统总体架构 |
| 3.4.2 系统功能架构 |
| 3.4.3 系统网络架构 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统的详细设计 |
| 4.1 数据采集模块设计 |
| 4.1.1 空调通信 |
| 4.1.2 日志数据采集 |
| 4.1.3 图像数据采集 |
| 4.2 数据传输模块设计 |
| 4.2.1 日志数据传输 |
| 4.2.2 图像数据传输 |
| 4.2.3 Kafka的优化设计 |
| 4.3 数据处理存储模块设计 |
| 4.3.1 数据存储方案 |
| 4.3.2 日志数据解析 |
| 4.3.3 历史数据统计 |
| 4.4 YOLOv3 模型训练及应用设计 |
| 4.4.1 YOLOv3 介绍 |
| 4.4.2 模型训练方案 |
| 4.4.3 模型训练及结果分析 |
| 4.4.4 模型应用设计 |
| 4.5 应用平台设计 |
| 4.5.1 空调管理 |
| 4.5.2 智能控制 |
| 4.5.3 信息统计 |
| 4.5.4 日志管理 |
| 4.5.5 异常报警 |
| 4.5.6 用户管理 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统的实现与测试 |
| 5.1 系统部署实现 |
| 5.1.1 系统硬件搭建 |
| 5.1.2 系统软件部署 |
| 5.2 系统实现效果展示 |
| 5.2.1 空调管理 |
| 5.2.2 智能控制 |
| 5.2.3 信息统计 |
| 5.2.4 日志管理 |
| 5.2.5 异常报警 |
| 5.2.6 用户管理 |
| 5.3 系统测试 |
| 5.3.1 功能测试 |
| 5.3.2 性能测试 |
| 5.3.3 兼容性测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（9）基于物联网的大型公共建筑能耗管理系统和节能策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 论文主要内容和章节安排 |
| 第2章 系统总体设计方案 |
| 2.1 功能需求分析与功能设计 |
| 2.2 系统硬件部分方案规划 |
| 2.2.1 无线通信模块选择 |
| 2.2.2 数据采集模块功能分析 |
| 2.2.3 采集节点安装布局规划 |
| 2.2.4 数据集中端设计方案 |
| 2.3 软件部分方案规划 |
| 2.3.1 软件架构分析 |
| 2.3.2 数据库的介绍与选择 |
| 2.3.3 云服务器选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 系统前端硬件设计 |
| 3.1 节点主控模块 |
| 3.1.1 控制器选型 |
| 3.1.2 单片机外围电路设计 |
| 3.1.3 抗干扰措施 |
| 3.2 数据传输模块 |
| 3.2.1 ZigBee无线通信模块 |
| 3.2.2 GPRS无线通信模块 |
| 3.3 数据采集模块 |
| 3.3.1 智能仪表 |
| 3.3.2 温湿度采集器 |
| 3.5 数据集中端 |
| 3.5.1 处理器选择 |
| 3.5.2 Linux系统的移植 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 信息化平台架构 |
| 4.1 软件平台总体设计 |
| 4.2 网络架构分析 |
| 4.3 Microsoft SQL Server数据库 |
| 4.3.1 数据库网络结构 |
| 4.3.2 数据库逻辑结构 |
| 4.4 云服务器建立 |
| 4.4.1 aliyun及其性能分析 |
| 4.4.2 云端数据库实现 |
| 4.5 交互界面设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于NAR神经网络算法的建筑能耗预测 |
| 5.1 神经网络及其基本原理 |
| 5.1.1 BP神经网络 |
| 5.1.2 NAR神经网络 |
| 5.2 参数输入及模型设计 |
| 5.2.1 实测数据预处理 |
| 5.2.2 模型设计 |
| 5.2.3 参数确定 |
| 5.2.4 训练过程 |
| 5.3 预测结果及误差评估 |
| 5.3.1 预测结果验证 |
| 5.3.2 误差评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 能耗预测反馈与节能策略优化 |
| 6.1 能耗预测反馈 |
| 6.1.1 多目标优化方法 |
| 6.1.2 遗传算法 |
| 6.2 节能策略优化 |
| 6.2.1 模型建立 |
| 6.2.2 仿真结果及分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于STM32F407VET6的商用冷水机组控制系统的研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 冷水机组相关技术研究现状 |
| 1.2.1 冷水机组控制系统现状 |
| 1.2.2 过热度控制研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 冷水机组控制系统总体方案设计 |
| 2.1 冷水机组工作原理 |
| 2.2 冷水机组控制系统需求分析 |
| 2.2.1 控制系统功能分析 |
| 2.2.2 控制系统监控点 |
| 2.3 冷水机组控制系统设计 |
| 2.3.1 传感器选型 |
| 2.3.2 无线通信设计 |
| 2.3.3 冷水机组控制系统总体架构 |
| 2.3.4 冷水机组控制器方案设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 冷水机组控制算法研究 |
| 3.1 冷冻出水温度控制 |
| 3.2 过热度控制 |
| 3.2.1 过热度计算与控制分析 |
| 3.2.2 PID控制理论 |
| 3.2.3 模糊控制理论 |
| 3.2.4 模糊控制改进 |
| 3.2.5 过热度控制仿真 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 冷水机组控制器硬件设计 |
| 4.1 电源模块 |
| 4.1.1 电源输入接口电路设计 |
| 4.1.2 各功能模块电源设计 |
| 4.2 STM32最小系统 |
| 4.3 模拟量采集模块 |
| 4.3.1 AD转换电路设计 |
| 4.3.2 压力采集通道电路设计 |
| 4.3.3 温度采集通道电路设计 |
| 4.4 开关量输入输出模块 |
| 4.4.1 开关量输入电路设计 |
| 4.4.2 开关量输出电路设计 |
| 4.4.3 电子膨胀阀驱动电路设计 |
| 4.5 RS485通信模块设计 |
| 4.6 LoRa通信模块设计 |
| 4.7 PCB布局与走线设计 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 冷水机组控制系统软件设计 |
| 5.1 控制器软件设计 |
| 5.1.1 控制器软件平台搭建 |
| 5.1.2 各任务软件实现 |
| 5.2 监控中心上位机设计 |
| 5.2.1 上位机软件设计平台概述 |
| 5.2.2 上位机软件总体设计 |
| 5.2.3 上位机交互界面设计 |
| 5.2.4 关键功能程序设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 系统测试与结果 |
| 6.1 功能模块测试 |
| 6.1.1 开关量输入输出测试 |
| 6.1.2 模拟量采集测试 |
| 6.1.3 Modbus通信测试 |
| 6.1.4 LoRa通信测试 |
| 6.2 系统EMS测试 |
| 6.2.1 静电放电抗扰度试验 |
| 6.2.2 电快速瞬变脉冲群抗扰度试验 |
| 6.2.3 浪涌抗扰度试验 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 全文工作总结 |
| 7.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、中央空调系统远程数据采集和监控系统的开发（论文参考文献）
- [1]基于边缘计算的智慧能源管理系统设计与应用[D]. 罗达. 湖南工业大学, 2021(02)
- [2]中央空调管理控制计费系统[D]. 黄永旺. 华中师范大学, 2021(02)
- [3]基于物联网和PLC的中央空调节能监控系统设计[J]. 郝佳,赵隆,朱永灿,田毅,李健. 工业仪表与自动化装置, 2021(02)
- [4]嵌入式机房环境监控系统的设计与实现[D]. 曹富明. 黑龙江大学, 2020(03)
- [5]大型文旅项目智能化系统总体规划方案设计[D]. 叶茂. 华南理工大学, 2020(02)
- [6]智能楼宇新风监控系统设计与实现[D]. 冯鹏娇. 天津大学, 2020(02)
- [7]基于强化学习的办公建筑冷源系统节能优化控制策略仿真研究[D]. 黄琪. 华南理工大学, 2020(02)
- [8]高校空调监控管理系统的设计与实现[D]. 黄德成. 安徽大学, 2020(08)
- [9]基于物联网的大型公共建筑能耗管理系统和节能策略研究[D]. 乔振. 兰州理工大学, 2020(12)
- [10]基于STM32F407VET6的商用冷水机组控制系统的研发[D]. 王顺浩. 杭州电子科技大学, 2020(02)