基于管道混合器pH智能控制系统的设计与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-29页 |
| ·计算机控制系统概述 | 第8-14页 |
| ·计算机控制系统的发展概况 | 第8-9页 |
| ·计算机控制系统组成和工作原理 | 第9-11页 |
| ·计算机控制系统的经典形式 | 第11-14页 |
| ·智能控制的研究现状及面临的挑战 | 第14-16页 |
| ·智能控制理论发展概述 | 第14-15页 |
| ·智能控制面临的挑战 | 第15-16页 |
| ·支持向量机理论 | 第16-25页 |
| ·统计学习理论 | 第17-21页 |
| ·支持向量机 | 第21-24页 |
| ·支持向量机的优点及应用 | 第24-25页 |
| ·预测控制的发展、原理及结构 | 第25-28页 |
| ·本文的组织形式 | 第28-29页 |
| 第二章 中和过程特性及pH控制策略 | 第29-48页 |
| ·中和过程特性及机理模型 | 第29-34页 |
| ·中和过程特性 | 第29-32页 |
| ·中和过程机理模型 | 第32-34页 |
| ·中和过程pH控制策略 | 第34-38页 |
| ·国内典型的控制策略分析 | 第34-36页 |
| ·废水处理pH控制策略研究 | 第36-38页 |
| ·中和过程的PID控制算法 | 第38-47页 |
| ·常规线性PID控制 | 第38-40页 |
| ·不完全微分的PID控制 | 第40-42页 |
| ·控制系统指标及参数整定 | 第42-45页 |
| ·中和过程增益的非线性补偿 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 基于支持向量机回归模型的中和过程预测控制 | 第48-66页 |
| ·研究出发点 | 第48-49页 |
| ·数学基础 | 第49-50页 |
| ·支持向量机回归建模 | 第50-57页 |
| ·支持向量机 | 第50-53页 |
| ·核函数及参数 | 第51-52页 |
| ·损失函数 | 第52-53页 |
| ·支持向量机回归原理 | 第53-55页 |
| ·中和过程建模实现 | 第55-57页 |
| ·支持向量机回归模型预测控制 | 第57-60页 |
| ·支持向量机预测控制原理 | 第57-59页 |
| ·支持向量机预测模型 | 第57页 |
| ·LMF滚动优化策略 | 第57-59页 |
| ·反馈校正 | 第59页 |
| ·中和过程支持向量机回归模型预测控制实现 | 第59-60页 |
| ·支持向量机回归预测控制的仿真实验与分析 | 第60-65页 |
| ·仿真软件介绍 | 第60-61页 |
| ·支持向量机回归模型仿真实验 | 第61-64页 |
| ·支持向量机回归模型预测控制仿真实验 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第四章 pH智能控制系统的实现 | 第66-81页 |
| ·引言 | 第66页 |
| ·系统简介 | 第66-67页 |
| ·系统硬件 | 第67-68页 |
| ·系统软件 | 第68-71页 |
| ·上位机监控系统功能介绍 | 第71-78页 |
| ·主流程画面功能介绍 | 第71-73页 |
| ·辅助画面功能介绍及操作 | 第73-78页 |
| ·现场控制效果分析 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 总结与展望 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 硕士生期间参加的科研工作 | 第87-88页 |
| 科研项目 | 第87页 |
| 发表论文 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
