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出版社： 上海交通大学出版社

ISBN：9787313180803

商品编码：25799411685

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	空调系统建模及控制:英文版
作者：	姚晔，余跃滨著
定价：	280.0
出版社：	上海交通大学出版社
出版日期：	2017-10-01
ISBN：	9787313180803
印次：
版次：
装帧：	精装
开本：	小16开

内容简介

本书主要内容包括：集中空调系统状态空间建模原理、过程及图论描述方法，空调系统中传感器虚拟标定技术及虚拟传感器模型，双环路模型预测控制模型，空调负荷组合预测模型，空调系统能量评价分析模型，空气处理单元机群协同控制模型，以及基于负荷预测的空调系统全局优化节能

动态系统分析与优化：基于先进建模与智能控制策略的综合性研究 本书深入探讨动态系统的建模、分析与控制策略，旨在为工程师、研究人员及高级学生提供一个全面而深入的理论框架与实践指导。我们将聚焦于那些具有复杂时变特性、非线性耦合以及不确定性干扰的系统，并提出一系列先进的建模方法和智能控制技术，以实现对这些系统的精确预测、鲁棒控制及高效优化。 第一部分：动态系统建模基础与前沿技术 本部分将从基础概念出发，逐步深入到当前动态系统建模的最新进展。 第一章：系统建模的基本原理与方法论 1.1 什么是动态系统？ 定义：动态系统是指其状态随时间变化的系统。与静态系统不同，动态系统的输出不仅取决于当前的输入，还与其过去的状态息息相关。 核心特征：时间演化性、状态依赖性、输入-输出关系。 典型例子：机械振动系统、流体动力学系统、电路系统、生物过程、经济模型等。 1.2 建模的必要性与目的 理解系统行为：通过模型来揭示系统内部的运行机制和相互作用。 预测未来状态：基于模型对系统未来的响应进行预测，为决策提供依据。 设计控制器：为实现对系统的期望行为，需要精确的模型来设计有效的控制器。 系统优化：通过模型分析，找出系统运行的最佳参数和策略。 故障诊断与隔离：通过对比实际系统行为与模型预测，识别和定位系统故障。 1.3 建模的分类与选择 基于物理规律的建模（第一性原理建模）： 原理：利用牛顿定律、能量守恒、质量守恒等物理学原理，通过数学方程（常微分方程、偏微分方程）来描述系统的行为。 优点：模型物理意义明确，泛化能力强，易于理解和验证。 缺点：对于复杂系统，建立精确的物理模型可能非常困难，甚至不可能。 方法：拉格朗日方程、哈密顿方程、有限元方法（FEM）、计算流体动力学（CFD）等。 基于数据的建模（黑箱/灰箱建模）： 原理：不直接依赖于系统的物理原理，而是通过观测系统的输入-输出数据来学习系统的动态特性。 优点：适用于物理原理难以描述的复杂系统，或缺乏详细物理知识的系统。 缺点：模型的可解释性较差，泛化能力可能受限于训练数据。 方法： 统计模型： AR、MA、ARMA、ARIMA模型（用于时间序列分析）。 系统辨识方法： 最小二乘法、最大似然法、子空间辨识法等。 机器学习模型： 神经网络（NN）、支持向量机（SVM）、高斯过程（GP）等。 灰箱建模： 原理：结合了物理模型和数据驱动模型。保留系统部分已知的物理结构，并将未知部分或难以建模的部分通过数据驱动的方式来估计。 优点：兼顾了物理可解释性和数据拟合能力。 应用：常用于需要提高模型精度但又不愿完全放弃物理理解的场景。 1.4 建模流程与验证 明确建模目标： 确定建模是为了预测、控制还是优化。 系统边界定义： 确定哪些是系统内部变量，哪些是外部输入/输出。 选择建模方法： 根据系统特性和建模目标选择合适的建模方法。 模型结构选择： 确定模型的阶数、参数形式等。 模型参数估计： 利用测量数据对模型参数进行辨识。 模型验证： 模型精度评估： 使用独立的测试数据，计算预测误差（如均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE）。 模型有效性检验： 检验模型是否能解释系统在不同工况下的行为。 鲁棒性分析： 评估模型对噪声和参数变化的敏感性。 模型迭代与优化： 根据验证结果，对模型结构和参数进行调整。 第二章：基于物理原理的系统建模方法 2.1 常微分方程（ODE）模型 理论基础：状态空间表示（连续时间与离散时间）、传递函数。 线性系统建模：如何从物理方程推导出线性 ODE 模型，例如二阶振动系统。 非线性系统建模：使用泰勒展开、线性化（在工作点附近）来近似非线性系统，或者直接使用非线性 ODE 描述。 实例分析：RLC 电路、机械臂动力学、简单的化学反应器模型。 2.2 偏微分方程（PDE）模型 理论基础：描述空间和时间上变化的物理现象。 常见 PDE 类型：热传导方程、波动方程、Navier-Stokes 方程。 数值求解方法：有限差分法（FDM）、有限体积法（FVM）、有限元法（FEM）的原理与应用。 实例分析：温度分布的建模、流体流动模拟。 2.3 状态空间方法 连续时间状态空间方程：$dot{x}(t) = Ax(t) + Bu(t)$, $y(t) = Cx(t) + Du(t)$ 离散时间状态空间方程：$x[k+1] = Ax[k] + Bu[k]$, $y[k] = Cx[k] + Du[k]$ 状态变量的选择与物理意义。 状态空间与传递函数的相互转换。 系统的可控性与可观测性分析。 2.4 物理系统仿真工具 MATLAB/Simulink：强大的仿真平台，提供丰富的工具箱（如 Simscape）用于物理建模。 Modelica 语言：面向对象的物理建模语言，支持多领域物理系统的集成建模。 ANSYS Fluent, COMSOL Multiphysics：用于进行 CFD 和多物理场仿真的专业软件。 第三章：基于数据的系统辨识与机器学习建模 3.1 数据驱动建模的理论基础 模型结构选择的重要性（过拟合与欠拟合）。 数据预处理：去噪、归一化、特征提取。 模型训练与验证集的划分。 3.2 经典系统辨识技术 最小二乘法（LS）： 原理：最小化模型输出与实际输出之间的残差平方和。 应用：线性模型参数估计。 改进：递推最小二乘法（RLS），适用于在线参数估计。 扩展最小二乘法（ELS）： 考虑了输出测量噪声。 最大似然估计（MLE）： 原理：选择使观测数据出现概率最大的模型参数。 应用：更广泛的概率分布模型。 子空间辨识法： 原理：利用系统状态变量与输出观测值之间的线性关系，通过分解观测数据矩阵来估计系统矩阵。 优点：鲁棒性好，适用于高阶系统，不易受初始值影响。 3.3 机器学习模型在系统建模中的应用 人工神经网络（ANN）： 前馈神经网络（FNN）：用于回归和分类任务。 循环神经网络（RNN）：如 LSTM（长短期记忆网络）和 GRU（门控循环单元），特别适合处理序列数据和时序建模，能够捕捉系统长时依赖关系。 卷积神经网络（CNN）：在某些情况下，也可用于提取时序数据中的局部模式。 高斯过程（GP）： 原理：将模型表示为一组随机函数的分布，提供模型预测的不确定性估计。 优势：在数据量较少时表现优秀，能提供置信区间。 支持向量回归（SVR）： 原理：在允许误差范围内最小化误差。 模型集成方法： Bagging, Boosting (如 XGBoost, LightGBM) : 组合多个模型以提高预测精度和鲁棒性。 3.4 混合建模（Grey-box Modeling） 结合物理先验知识与数据驱动方法。 例如：在物理模型中引入神经网络作为未知函数。 提升模型解释性与精度。 第二部分：先进动态系统控制策略 本部分将介绍针对各类动态系统设计的先进控制算法，强调鲁棒性、最优性与适应性。 第四章：经典控制理论回顾与现代发展 4.1 PID 控制器 基本原理、参数整定方法（Ziegler-Nichols、临界比例法）。 PID 控制器的局限性：对系统参数变化和非线性系统效果不佳。 4.2 状态反馈控制 极点配置：如何通过状态反馈来指定闭环系统的极点位置。 最优控制（LQR）：最小化二次型性能指标的控制器设计。 状态观测器：当状态变量不可直接测量时，如何通过观测器来估计状态。 4.3 模型预测控制（MPC） 核心思想：利用系统的未来模型预测未来一段时间的系统响应，并在预测模型上求解优化问题来确定当前时刻的控制输入。 滚动优化：在每个采样时刻重新求解优化问题，不断更新控制策略。 优点：能够处理多输入多输出（MIMO）系统、约束条件（输入、输出、状态约束）、非线性系统。 MPC 的分类：线性 MPC、非线性 MPC (NMPC)。 MPC 的实现挑战：计算量大，需要精确的模型。 第五章：鲁棒控制与适应性控制 5.1 鲁棒控制 不确定性建模：如何描述系统中存在的模型不确定性（结构不确定性、参数不确定性）。 H-infinity (H∞) 控制：最小化系统增益，确保在所有允许的不确定性下系统的稳定性与性能。 μ-合成（mu-synthesis）：针对结构化不确定性的鲁棒控制设计。 根轨迹法与 Nyquist 判据在鲁棒性分析中的应用。 5.2 自适应控制 基本思想：当系统参数发生变化或未知时，控制器能够实时调整其参数以维持期望的性能。 直接自适应控制与间接自适应控制。 Lyapunov 稳定性理论在自适应控制中的应用。 模型参考自适应控制 (MRAC)：使系统输出跟踪一个参考模型。 自调整控制器：对控制器参数进行在线调整。 第六章：智能控制策略 6.1 模糊控制 模糊逻辑基本概念：模糊集合、隶属函数、模糊规则。 模糊推理：如何根据模糊规则和输入模糊值生成输出模糊值。 模糊控制器设计：将输入量转化为模糊量，应用模糊规则，最后将模糊输出转化为精确控制信号。 优点：适用于缺乏精确数学模型或存在主观经验的系统，易于理解和解释。 实例：家电控制、过程控制。 6.2 神经网络控制 利用神经网络的自学习和非线性映射能力来设计控制器。 前馈神经网络控制器： 直接学习输入-输出映射关系。 自适应神经网络控制器： 神经网络参数在线更新，实现自适应控制。 反向传播算法及其在训练神经网络控制器中的应用。 监督学习与强化学习在神经网络控制中的区别与联系。 6.3 强化学习（RL）控制 核心概念：智能体（agent）、环境（environment）、状态（state）、动作（action）、奖励（reward）。 学习目标：通过与环境交互，最大化累积奖励。 Q-learning, SARSA 等经典 RL 算法。 深度强化学习（DRL）：将深度神经网络与强化学习相结合，处理高维状态和动作空间。 DQN, Actor-Critic, PPO 等 DRL 算法。 RL 控制的应用：机器人控制、自动驾驶、游戏 AI。 6.4 混合智能控制 结合不同智能控制方法的优势。 例如：模糊-神经网络混合控制器（Neuro-Fuzzy Controller），集成模糊逻辑的推理能力和神经网络的学习能力。 强化学习与模型预测控制的结合，利用 RL 优化 MPC 的参数或策略。 第三部分：系统优化与应用案例 本部分将综合运用前面介绍的建模与控制技术，解决实际系统中的优化问题，并展示具体的应用案例。 第七章：动态系统的性能分析与优化 7.1 性能指标的定义 瞬态响应指标：超调量、上升时间、稳定时间。 稳态响应指标：稳态误差、跟踪精度。 鲁棒性指标：对干扰的抑制能力、对参数变化的容忍度。 能耗、效率等经济性指标。 7.2 优化目标函数的设计 与性能指标相对应，构建可优化的目标函数。 考虑多目标优化问题。 7.3 优化算法 梯度下降法及其变种： Adam, RMSprop。 全局优化算法： 遗传算法 (GA)、粒子群优化 (PSO)、模拟退火 (SA)。 基于模型的优化： 模型预测控制本身就包含优化过程。 7.4 优化流程 模型建立 → 性能指标定义 → 目标函数构建 → 优化算法选择与实现 → 结果分析与验证。 第八章：复杂动态系统集成应用案例 8.1 智能交通系统控制 交通流建模与预测（基于传感器数据和交通流理论）。 信号灯配时优化（MPC、RL）。 车辆路径规划与调度。 8.2 能源系统优化控制 智能电网负荷预测与调度。 可再生能源（风能、太阳能）的建模与并网控制。 储能系统优化管理。 8.3 工业过程自动化 化工厂反应器温度与压力控制（NMPC、混合智能控制）。 机器人末端执行器轨迹跟踪与力控制。 生产线优化与调度。 8.4 生物与环境系统建模 流行病传播动力学模型与干预策略。 生态系统稳定性分析。 环境污染物扩散模型。 第九章：未来展望与挑战 9.1 模型的可信度与解释性 如何构建既精确又易于理解的模型。 可解释 AI (XAI) 在系统建模与控制中的应用。 9.2 大数据与小数据场景下的建模 如何利用海量数据提升模型性能。 如何处理数据稀疏或噪声大的情况。 9.3 实时性、计算效率与硬件限制 对于嵌入式系统和实时应用，如何平衡模型复杂度与计算资源。 9.4 系统安全与网络化控制 网络化控制系统的安全威胁与对策。 分布式控制与联邦学习在系统控制中的应用。 9.5 人机协作与自主系统 如何设计能够与人类协同工作的智能控制系统。 自主系统的伦理与社会影响。 本书的写作风格力求严谨又不失清晰，理论与实践相结合。每章都包含详细的数学推导、算法描述以及概念性的解释，并辅以图表和示例来辅助理解。读者通过阅读本书，将能够系统地掌握动态系统建模与控制的理论精髓，并具备运用先进技术解决实际工程问题的能力。

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我尝试着翻开目录，希望能一窥全貌，但出乎意料的是，目录的结构设计也非常精巧。它并没有简单地罗列章节标题，而是通过逻辑性的层级划分，以及在关键章节处附带简短的描述，为读者指明了前进的方向。我注意到，书中似乎从基础的系统组成和热力学原理讲起，这一点我非常赞赏，因为任何复杂的控制理论都必须建立在扎实的基础之上。接着，章节的推进逻辑是关于不同类型的空调系统，例如VRV、冷水机组系统等，这表明作者并非只关注某一特定类型的系统，而是具有一定的广度。然后，便是重头戏——“建模”部分。我看到了一些关于状态空间方程、传递函数以及一些更现代的建模技术，例如基于数据驱动的模型。这让我感到非常兴奋，因为这意味着本书的内容可能紧跟学术前沿。而“控制”章节的设置，也让我对接下来的内容充满了好奇。PID控制是基础，但我更期待的是章节中是否会涵盖更高级的控制方法，比如自适应控制、模糊逻辑控制，甚至是强化学习在空调系统中的应用。目录的设计，不仅仅是内容的导航，更是一种作者思维方式的展现，它传达了一种循序渐进、由浅入深的教学理念，让我觉得这本书的学习路径会非常清晰和流畅。

评分☆☆☆☆☆

关于“控制”部分，这本书的侧重点是我非常感兴趣的。我注意到，书中从经典的PID控制开始，对PID的原理、整定方法以及其局限性进行了详细的阐述。这对于初学者来说是极其有益的。然而，我更关注的是书中是否会深入探讨更先进的控制策略。例如，书中是否会讨论模型预测控制（MPC）？MPC的原理在于利用系统的模型来预测未来的输出，并优化控制器的动作以实现最佳性能。这对于具有多变量耦合、时滞等复杂特性的空调系统来说，是一种非常有效的控制方法。此外，我也在期待书中是否会涉及一些基于人工智能的控制方法，例如模糊逻辑控制或者神经网络控制。这些方法在处理非线性系统和不确定性方面表现出色，对于提升空调系统的舒适性、节能性具有重要的意义。如果书中能够提供一些控制算法的仿真示例，或者实际应用的案例，那将是对我理解和应用这些控制理论的巨大帮助。我希望书中不仅仅是介绍理论，更能给出实际操作的指导。

评分☆☆☆☆☆

我注意到书中关于“故障诊断与鲁棒性”的探讨，这让我对本书的全面性有了更深的认识。空调系统在长期运行过程中，难免会出现各种各样的故障，例如传感器失效、制冷剂泄漏、压缩机效率下降等。如果一个控制系统不能有效地应对这些故障，不仅会影响舒适性，还可能导致设备损坏，甚至带来安全隐患。因此，如何通过建模和控制技术来实现对空调系统故障的早期诊断和有效处理，是非常重要的。我期待书中能够介绍一些故障诊断的方法，比如基于模型的状态估计、残差分析等，并说明如何利用这些诊断结果来调整控制策略，从而在故障发生时，仍能保证系统的基本运行，并最大程度地降低负面影响。此外，“鲁棒性”这个词也让我联想到，书中是否会讨论如何设计能够适应系统不确定性和外部扰动的控制策略，以确保系统在各种复杂工况下都能稳定可靠地运行。

评分☆☆☆☆☆

当我翻阅到书中关于“未来发展趋势与前沿技术”的章节时，我感到了前所未有的兴奋。空调系统作为一个重要的工业领域，其技术也在不断地革新和发展。我希望这本书不仅仅停留在对现有技术的介绍，更能展望未来，探讨一些新兴的技术和发展方向。例如，书中是否会讨论如何将物联网（IoT）技术与空调系统相结合，实现远程监控、智能调度和个性化控制？是否会探讨如何利用大数据分析来优化空调系统的运行效率，预测设备故障，并提供更精准的运行建议？此外，我也对人工智能（AI）在空调系统中的应用前景充满期待，比如如何利用机器学习来开发更智能的预测模型和控制算法。如果书中能够对这些前沿技术进行深入的探讨，并提供一些可能的应用场景和研究方向，那将对我未来的学习和研究具有重要的启发意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，我得说，首先吸引我的就是它的封面。不同于市面上那些往往堆砌着复杂图表和技术术语的封面，这本书采用了相当简洁、现代的设计风格。深邃的蓝色背景，搭配着抽象化的、似乎象征着空气流动或系统连接的白色线条，营造出一种专业而又不失艺术感的氛围。这种设计语言，在我看来，恰恰预示着书的内容并非一味地枯燥学术，而是力求将复杂的空调系统建模和控制原理，以一种更易于理解和接受的方式呈现出来。拿到手里，纸张的触感也非常舒适，厚实且略带磨砂感，翻阅时没有廉价的漂浮感，这无疑提升了阅读体验的整体质感。封面上“Air Conditioning System Modeling and Control”这个书名，本身就点明了其核心主题，但“Modeling and Control”这两个词的组合，让我立刻联想到其背后所蕴含的严谨的科学方法论和工程实践。我非常好奇书中会如何阐述“建模”——是侧重于理论模型的推导，还是更偏向于实际工程中的参数辨识和模型简化？而“控制”部分，又会涉及到哪些先进的控制策略？是传统的PID控制，还是更具挑战性的模型预测控制（MPC）抑或是基于人工智能的学习控制？这本书的封面，就这样在我脑海中勾勒出了一个充满期待的知识探索蓝图。

评分☆☆☆☆☆

书中的“案例研究与工程应用”部分，是我衡量一本书实用性的重要标准。理论知识固然重要，但如果不能有效地应用于实际工程，其价值就会大打折扣。我非常期待书中能够提供一些详细的案例研究，展示如何将书中所介绍的建模和控制方法，应用于不同类型的空调系统中。例如，是否会有一个关于大型商业建筑中央空调系统的案例，或者一个关于住宅式VRV系统的案例？我希望这些案例能够涵盖从系统建模、参数辨识，到控制策略设计、仿真验证，再到实际工程部署和优化调优的完整过程。通过这些具体的案例，我不仅能够更深入地理解书中的理论知识，更能够学习到在实际工程中可能遇到的问题以及相应的解决方案。这种理论与实践相结合的分析，无疑能够极大地提升我解决实际工程问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

本书在“仿真与验证”方面的内容，是我在阅读前最为期待的。毕竟，理论模型和控制策略的有效性，最终需要通过仿真和实际验证来证明。我仔细查阅了目录，看到有专门的章节提及“仿真工具”和“模型验证”。我猜想，书中可能会介绍一些常用的仿真软件，比如MATLAB/Simulink，并给出如何在这些平台上构建空调系统模型和实现控制算法的教程。这对我来说非常重要，因为很多时候，直接在实际系统中进行实验是困难且昂贵的。通过仿真，我们可以方便地测试不同的控制参数，评估控制算法的性能，并预测系统在各种工况下的响应。此外，我也在期待书中会介绍如何对仿真结果进行分析和解读，以及如何将仿真模型与实际的测试数据进行对比，从而验证模型的准确性和控制策略的有效性。如果书中能够提供一些真实的实验数据，或者详细的案例研究，展示如何通过仿真和验证来优化空调系统的性能，那将极大地提升本书的实用价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“参考文献与进一步学习资源”方面的设计，是我衡量其学术价值和开放性的重要维度。一本优秀的学术著作，往往会提供详尽的参考文献列表，以及推荐一些进一步学习的资源。我非常期待这本书能够收录大量的、高质量的学术文献，涵盖了从经典理论到最新研究成果的各个方面。通过查阅这些参考文献，我可以追溯到每一个知识点的源头，并对相关领域进行更深入的探索。此外，我也希望书中能够推荐一些权威的学术期刊、会议论文集、在线课程或者相关的专业组织，这些都将是我在未来进一步学习和深化理解的重要途径。清晰、完整的参考文献列表，不仅是对作者学术严谨性的体现，也是对读者求知欲的有力回应，它能够帮助我构建一个更广阔的学习网络，并在这个领域不断前行。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我特别关注书中对于“建模”部分的阐述。一个好的模型，是有效控制的前提。我翻看了其中关于热力学建模的部分，作者似乎非常注重理论的严谨性。他详细推导了能量守恒和质量守恒定律在空调系统中的应用，并给出了各种传热传质过程的数学表达式。我注意到，他并没有回避一些复杂的物理现象，比如制冷剂的相变、空气的焓湿特性等，而是试图用精确的数学语言来描述它们。这让我感到，作者在理论深度上下了很大的功夫。此外，我也看到了关于如何从实际测量数据中辨识模型参数的部分，这对于构建适用于实际工程的模型至关重要。书中可能引用了一些统计学方法，比如最小二乘法，来优化模型的预测精度。我还在犹豫，书中是否会提供一些具体的案例研究，通过实际数据的拟合来展示建模过程的有效性。我的期待是，模型不仅要理论上成立，更要在实际应用中具有一定的鲁棒性和适应性。这种对建模过程的细致讲解，让我看到了本书在理论和实践之间架起桥梁的努力。

评分☆☆☆☆☆

对于“节能与优化”这一主题，我个人有着强烈的关注。现代社会的能源消耗中，建筑能耗占据了相当大的比例，而空调系统又是其中的“耗能大户”。因此，如何通过有效的建模和控制来实现空调系统的节能，是我非常希望从本书中找到答案的关键。我注意到，在章节标题中，似乎出现了“能效分析”、“优化控制”等字眼。我猜想，书中可能会介绍一些针对空调系统能耗的评估方法，比如基于能耗模型的预测，以及如何通过优化控制策略来降低运行成本。例如，是否会讨论如何根据室内外环境变化、人员负荷等因素，动态调整空调系统的运行参数，从而在满足舒适性的前提下，最大程度地节省能源？我也期待书中能够提供一些具体的节能技术的案例，比如变频技术、热回收技术等，并说明如何将其与先进的控制策略相结合，实现整体系统的能效提升。这种对能源效率的关注，让我觉得这本书不仅是一本技术手册，更是一本具有社会责任感的著作。