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| 內容簡介： |
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大空间建筑、铁路隧道、城市地下轨道交通系统、井下作业系统、地下综合管廊等建筑物空间都有一个共同的问题———通风的可靠性与空气品质问题。本书基于作者近几年来的研究成果,从理论和实践两方面对空气品质的检测和一些特殊建筑物空间热湿环境及其他空气成分的数据采集、处理、建模,到应急管理体系的建立进行了论述。文中提出了应急管理的控制论模型;针对特殊建筑物空间的管理—控制一体化理论;数据处理及建模算法———多变量滑膜神经网络系统辨识算法;基于相似理论的实验室空气流体模型的建立;等等。本书适合从事公共大空间建筑、铁路隧道、城市地下轨道交通系统的专业技术人员和研究者参考使用,同时也适合这些领域管理者参阅。
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| 目錄：
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目 录前言第1篇 有关应急管理及空气调节系统控制的理论研究第1章 绪论 311 课题背景及研究意义312 国内外研究状况———现代应急管理4121 国外发展情况 4122 国内发展情况 5123 研究成果613 研究内容及目标614 大空间建筑概述7141 大空间建筑的发展7142 大空间建筑的特点和空调特点815 本章小结 10第2章 基本理论阐述1121 应急管理基本理论 11211 应急管理基本概念及框架11212 应急管理的全生命周期管理12213 应急管理的机理体系13214 应急管理的运作14215 预案管理16216 应急管理的工作分解结构1922 空气调节系统基本理论 20221 空气调节的基本概念20222 空气调节系统的分类20223 集中式空调系统22224 空气调节自动控制系统概述23225 应急管理基础上空调系统改造方案2423 空气品质应急管理分析 26231 减缓阶段26232 预备阶段28233 响应阶段28234 恢复阶段2924 本章小结 29第3章 空调系统应急预案的编制和执行3131 应急预案 31311 应急预案的编制目的31312 应急预案的编制依据31313 应急预案的适用范围3132 体制、机制、法制 32321 空调系统应急机制的建立32322 机理33323 组织机构与职责33324 预防与预警34325 应急响应36326 保障措施3733 应急体系四大子系统40331 指挥子系统40332 辅助决策子系统41333 保障子系统42334 信息管理子系统4434 培训演习 4535 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4741 应急管理系统中的系统工程方法47411 系统的定义47412 系统的分类47413 有序性原理48414 动态性原理49415 分解综合原理49416 创造思维原理50417 验证性原理50418 反馈原理50419 系统工程的特征524110 系统分析5342 控制论在应急管理中的应用 58421 控制论及管理控制概述 58422 应用于危机管理的控制论架构60423 危机管理中引入控制论、系统论方法的意义6143 基于滑模变结构控制理论的平时—应急状态切换理论62431 空调系统的平时运行状态管理63432 空调系统的应急状态管理63433 平时状态—应急状态切换的控制论架构 64434 在切换过程中引入滑模变结构控制6744 本章小结 73第2篇 数据处理和模型建立第5章 测试数据的处理及系统数学建模———多变量系统辨识7751 特殊构筑物数学建模的研究现状7752 系统辨识的研究概述78521 经典的系统辨识79522 现代的系统辨识7953 多变量系统辨识的研究概况 8154 人工神经网络在系统辨识中应用的研究概述83541 神经网络在线性系统辨识中的应用83542 神经网络在非线性系统辨识中的应用8455 本章小结 84第6章 多变量线性系统的结构辨识8561 多变量系统结构参数辨识 85611 Guidorzi方法86612 残差分析法88613 多变量系统结构参数辨识方法的仿真研究4989614 采用Guidorzi方法进行结构参数的辨识 89615 采用残差分析法进行结构参数的辨识90616 辨识结果比较90617 时滞多变量线性系统Guidorzi方法结构参数辨识9062 系统时滞的辨识 92621 时滞的传统辨识方法92622 人工神经网络权值法辨识93623 人工神经网络准则函数法辨识9363 滑模变结构策略 95631 滑模变结构理论的起源与背景95632 滑模变结构控制的研究现状95633 滑模变结构控制基本理论97634 滑模变结构系统的设计 97635 变结构控制系统的稳定性分析97636 离散时间变结构控制9864 本章小结 99第7章 多变量线性系统参数辨识 10171 神经网络辨识的原理101711 两种神经网络辨识结构101712 系统模型及逆模型的辨识101713 动态系统辨识常用的神经网络10372 神经网络辨识需考虑的因素10473 神经网络辨识常用的学习算法105731 BP算法105732 LMS算法10574 基于滑模变结构算法的神经网络辨识106741 滑模变结构算法要解决的两大问题106742 基于变结构算法的神经网络辨识算法10675 VSS学习算法性能与常规学习算法的比较10876 本章小结114第8章 建筑物空间空气品质的实验室建模 11581 模型实验与相似理论115811 模型实验115812 相似原理115813 相似准则117814 准则关系式121815 近似模化12182 激光粒子图像测速技术的原理及应用122821 PIV技术的原理及组成122822 PIV技术的特点123823 PIV技术在室内气流组织的应用及问题12483 大空间建筑室内气流组织的模型实验124831 实验内容124832 模型设计125833 实验参数的确定、实验过程及结果13284 实验数据处理及结果分析137841 射流结构137842 舒适性测量及评价14485 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 15291 PCT-Ⅲ过程控制系统设备15292 实验系统描述及实验设计153921 双容水箱系统描述及实验原理153922 实验系统硬件组建154923 数据接口软件系统设计15593 双容水箱系统控制策略157931 数据采集158932 水箱系统的系统辨识158933 基于滑模变结构学习算法的神经网络参数辨识16194 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163941 采用机理建模水箱系统输出结果 163942 采用神经网络辨识水箱系统输出结果163943 两种模型输出误差及泛化能力比较16595 本章小结168第3篇 现场应用研究及案例第10章 中国美术馆空调房间系统辨识171101 建立空调房间系统的热湿环境模型应考虑的因素 171102 数据采集和处理 1721021 中国美术馆基本情况介绍1721022 测试方法1721023 数据采集及处理173103 美术馆空调房间的系统辨识 1741031 美术馆空调房间系统结构参数辨识1741032 美术馆空调房间系统时滞参数的辨识1771033 美术馆空调房间结构1771034 美术馆空调房间神经网络参数辨识178104 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182111 应对地铁突发事件的原则 182112 应对体系与运营状态的对应关系 183113 应对体系的细节设计183114 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
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前言大空间建筑、铁路隧道、城市地下轨道交通系统、井下作业系统、地下综合管廊等以下暂称为“特殊建筑物空间”———后同都有一个共同的问题———通风的可靠性与空气品质! 我们看到：SARS期间许多写字楼、候机楼、影剧院、体育馆的空调系统要么关闭,要么全新风运行,造成了这些公共建筑使用功能的部分或全部丧失,同时也增加了大量的能耗;在许多地下工程的施工阶段,通风的品质也是非常重要的,一旦通风量不足,有害气体或粉尘的浓度达到报警值,轻者人员中毒昏迷,重者发生爆炸等重大安全事故。通过实践和资料调研我们发现：大部分灾难都与人为因素有关,集中体现在管理的缺失或有法不依。同时并非所有的灾难都是人为懈怠造成的,这其中有许多是因为自动检测装置漏报、误报造成的。尤其是各种检测控制装置的误动作,导致了“狼来了”效应,使得人们在真正“狼来了”的时候麻痹大意,造成事故。由此,我们就提出了既要加强应急管理又要改进测控设备工作原理的管控一体化方案。目前,几乎所有的针对上述领域的研究工作都是管理界在研究“纯的管理问题”,控制界在研究“局部的控制问题”,没有把两者作为一个整体来研究。本书在多年来课题组研究积累的基础上,进行了一些探讨。特别是对应急状态下的管理—控制一体化的协调机制进行了研究。主要内容如下：针对建筑通风空调系统引入应急管理机制,对现有设计、测试、运行规范进行了研究,进而提出对这些规范进行修改的建议,使之满足应急管理的要求。将应急管理研究与底层设备运行技术密切结合起来;按照“管理要从设备的机理出发,技术应满足管理的机制要求”的原则开展研究。针对特殊建筑物空间内部空气状态模型,提出非线性多变量系统辨识—控制模型,以设备和环境监测的安全性为诉求,对突发事件应急状态下的管控一体化策略进行研究。我们提出了“正常管理控制”和“应急管理控制”问题,探讨了这两种状态下切换过程的动态控制问题,使切换的动态过程尽可能是一个稳定的、快速的过程,而且要具备抗干扰能力。更进一步地,如果系统的确进入应急状态,则需要做出决策调用相应的预案。预案中既有管理规章制度和流程,也有对设备的应急控制策略。再进一步,从应急管理的评价指标来说,在保证事件不失控的前提下,对事件处置的快速性指标提出了更高的要求。处置时间的长短,直接关系救援的意义,关系后期损失和赔付的大小,我们常说的“黄金救援时间”就是最佳处置时间的上限。保证处置时间的最短,从特殊建筑物空间气体状态的模型识别到设备的应急启动控制就必须实现联动,使系统的检测和控制一气呵成,不留间隙。这里所提到的各种算法都需要大量的数据支撑才能运行。由此产生对连续数据采集的需求,进而对测试系统的可靠性、数据传输、数据处理和数据存储能力提出了极高的要求。据此我们建立了有关数据存储、检索的数据库。在理论上,我们获得了一些阶段性的成果：采用改进型最小二乘类辨识算法提高了模型的精度;将遗传算法GA和RLS算法用相互引导的方式结合起来辨识系统参数,达到了良好的动态性能,同时把ANN 引入GALS中对其进行了改进;针对线性系统控制模型的多变量系统辨识进行了系统结构辨识、时滞变量的辨识、系统时间参数的辨识,提出了基于滑模变结构学习算法的神经网络参数辨识方法,使神经网络具有更高的鲁棒性。在实践上,结合清华大学建筑设计研究院设计办公大楼、中国美术馆、北京新世纪饭店等建筑物,我们对所提出的理论进行了一些现场实证研究。这些实证案例作为本书的重要内容放在了书末的几章,读者可以参考。本书是多人辛勤工作的结晶。作者王亚慧和郝学军指导的北京建筑大学研究生：王健、曹国涛、赵亚丹、段伊轶、程培新、张桐、景艳龙、王小晶、李瑞、王建玲、李翠梅等;北京林业大学研究生：杜广微、夏志峰;北京航空航天大学学生：段洪远、于越、李聪、李秀芳等,各位同学为课题的研究和本书的成稿做出了各自的贡献。特别地,还要感谢中国科学院科技政策与管理研究所计雷、池宏、陈安研究员;中科院研究生院管理学院赵红副院长、张玲玲教授;中科院研究生院工程教育学院黄钧院长,于华、焦建斌副院长;清华大学建筑设计研究院庄惟敏院长、谢庚所长;中国美术馆基建处俞明处长、保卫处、展览部;北京林业大学工学院韩宁教授;北京航空航天大学王立文教授。上述单位和个人不同程度地为项目的研究提供了支持或条件。感谢北京市教委科技发展计划项目“基于先进控制策略的集中空调系统节能运行优化策略研究”;建设部科技立项“建筑物环境与设备系统使用后评价POE理论及方法研究” 项目编号06-R2-11;北京市教委科技立项“空调建筑室内环境品质与运行能耗综合优化技术研究”;北京市自然科学基金“空调运行状态的多变量系统辨识及应急管理研究”[项目编号8072008 Z07004]等项目的经费支持。最后我们还要深深地感谢北京建筑大学领导和同事们的支持与鼓励。限于著者学识水平有限和研究的阶段性,书中定有不少谬误之处,敬请业内专家和广大读者不吝赐教!王亚慧 郝学军2017年11月
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