| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的研究背景 | 第10-11页 |
| ·人工智能控制研究的发展现状 | 第11-12页 |
| ·污水处理智能控制的研究现状与存在的问题 | 第12-13页 |
| ·课题研究的意义 | 第13-14页 |
| ·课题来源及预期研究结果 | 第14页 |
| ·研究内容与论文结构 | 第14-16页 |
| 第2章 活性污泥法污水处理基本工艺与技术 | 第16-22页 |
| ·活性污泥法的产生与发展 | 第16页 |
| ·活性污泥法的形态与性质 | 第16-17页 |
| ·活性污泥法基本工艺概述 | 第17-20页 |
| ·传统推流式 | 第17-18页 |
| ·逐步曝气式 | 第18-19页 |
| ·接触稳定式 | 第19页 |
| ·完全混合式 | 第19-20页 |
| ·影响曝气池中好氧微生物生长的主要因素 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 模糊控制与人工神经网络基础理论 | 第22-33页 |
| ·模糊控制系统的一般描述 | 第22页 |
| ·模糊逻辑推理 | 第22-23页 |
| ·基本模糊控制器的设计 | 第23-27页 |
| ·模糊化和解模糊化 | 第24-26页 |
| ·模糊控制规则的选取 | 第26页 |
| ·量化因子和比例因子的选择 | 第26-27页 |
| ·神经网络概述 | 第27-32页 |
| ·神经元模型 | 第28-29页 |
| ·神经网络结构 | 第29-30页 |
| ·神经网络学习算法 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于自适应模糊神经网络控制的污水处理系统设计 | 第33-52页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·活性污泥系统的理想化模型建立 | 第34-39页 |
| ·经典活性污泥法动力学模型的发展 | 第34页 |
| ·传统推流式活性污泥法理想数学模型的建立 | 第34-39页 |
| ·自适应模糊神经网络控制的污水处理系统 | 第39-47页 |
| ·ANFIS 自适应模糊神经推理系统结构 | 第40-42页 |
| ·ANFIS 控制器最优参数的确定 | 第42-46页 |
| ·模糊神经网络控制系统模型 | 第46-47页 |
| ·污水处理系统仿真结果分析 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于模糊神经网络 PID 控制的污水处理系统仿真研究 | 第52-68页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·活性污泥法污水处理系统 | 第52-54页 |
| ·模糊神经网络PID 控制 | 第54-64页 |
| ·模糊神经网络PID 控制系统结构 | 第54-56页 |
| ·动态递归网络模型辨识 | 第56-59页 |
| ·模糊神经网络结构 | 第59-63页 |
| ·模糊神经网络PID 控制算法 | 第63-64页 |
| ·污水处理系统仿真研究 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 作者简介 | 第78页 |