工业污水常规五项及COD参数在线测量装置设计
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外COD测量研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 传统的COD测量方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 COD软测量方法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要工作和研究成果 | 第12-13页 |
| 1.4 论文内容及结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 在线测量装置硬件及系统软件设计 | 第14-27页 |
| 2.1 在线测量装置的总体设计 | 第14-15页 |
| 2.2 测量装置的硬件设计 | 第15-21页 |
| 2.2.1 ARM简介以及主控制器选择 | 第15-16页 |
| 2.2.2 电源模块 | 第16-17页 |
| 2.2.4 LCD显示模块 | 第17-18页 |
| 2.2.5 复位及控制按键 | 第18页 |
| 2.2.6 UART232通信调试串口 | 第18-19页 |
| 2.2.7 UART485数据通信 | 第19页 |
| 2.2.8 USB程序下载接口 | 第19页 |
| 2.2.9 JTAG接口单元 | 第19-20页 |
| 2.2.10 Ethernet网络数据传输单元 | 第20-21页 |
| 2.3 测量装置系统软件设计 | 第21-27页 |
| 2.3.1 系统软件的总体设计 | 第21-22页 |
| 2.3.2 Android系统移植 | 第22-24页 |
| 2.3.3 RS485通信程序 | 第24-25页 |
| 2.3.4 JNI程序规范 | 第25-26页 |
| 2.3.5 Android应用软件开发 | 第26-27页 |
| 第三章 神经网络软测量算法设计 | 第27-39页 |
| 3.1 污水处理过程工艺及软测量建模研究 | 第27-30页 |
| 3.1.1 活性污泥法污水处理工艺研究 | 第27-28页 |
| 3.1.2 污水处理过程软测量模型研究 | 第28-30页 |
| 3.2 人工神经网络概述 | 第30-35页 |
| 3.2.1 人工神经网络简介 | 第30页 |
| 3.2.2 人工神经元模型及其激活函数 | 第30-33页 |
| 3.2.3 常见的神经网络模型及算法 | 第33-35页 |
| 3.3 COD神经网络建模 | 第35-39页 |
| 3.3.1 基于ASM系列模型的辅助变量选择分析 | 第35-36页 |
| 3.3.2 污水处理中COD和BOD的关系论证 | 第36-37页 |
| 3.3.3 COD软测量神经网络的设计 | 第37-39页 |
| 第四章 测量实验与效果展示 | 第39-50页 |
| 4.1 工业污水COD降解实验 | 第39-40页 |
| 4.2 水质数据的处理 | 第40-42页 |
| 4.3 神经网络的训练与验证 | 第42-46页 |
| 4.3.1 训练数据的处理 | 第43页 |
| 4.3.2 网络训练与验证 | 第43-46页 |
| 4.4 COD软测量软法集成 | 第46-48页 |
| 4.5 软测量综合效果展示 | 第48-50页 |
| 4.5.1 系统管理员登录 | 第48页 |
| 4.5.2 实时数据显示 | 第48-49页 |
| 4.5.3 历史数据查询 | 第49-50页 |
| 第五章 结论与展望 | 第50-51页 |
| 5.1 主要结论 | 第50页 |
| 5.2 研究展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 在学期间的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
