污水厂曝气系统的优化控制研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 污水处理研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本课题研究意义 | 第12-13页 |
| 1.4 论文内容安排 | 第13-14页 |
| 第二章 污水处理工艺及控制方式介绍 | 第14-24页 |
| 2.1 城市污水概述 | 第14-16页 |
| 2.1.1 城市污水组成 | 第14页 |
| 2.1.2 污水主要水质指标 | 第14-16页 |
| 2.2 污水处理分级方法 | 第16-17页 |
| 2.3 污水处理基本工艺 | 第17-22页 |
| 2.3.1 污水处理工艺技术简介 | 第18-21页 |
| 2.3.2 污水处理的控制系统 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 溶解氧DO的神经网络软测量模型建立 | 第24-38页 |
| 3.1 软测量技术概述 | 第24-26页 |
| 3.1.1 软测量技术基本原理 | 第24页 |
| 3.1.2 软测量建模方法 | 第24-25页 |
| 3.1.3 软测量的建模设计及实现 | 第25-26页 |
| 3.2 BP神经网络建模 | 第26-31页 |
| 3.2.1 神经网络基本原理 | 第26-27页 |
| 3.2.2 BP神经网络 | 第27-28页 |
| 3.2.3 BP网络的工作原理 | 第28-30页 |
| 3.2.4 BP网络的优缺点 | 第30-31页 |
| 3.3 曝气系统DO的BP神经网络软测量模型建立 | 第31-35页 |
| 3.3.1 辅助变量的确定 | 第31页 |
| 3.3.2 数据的采集与预处理 | 第31-33页 |
| 3.3.3 BP神经网络软测量模型设计 | 第33-35页 |
| 3.4 BP网络软测量模型仿真 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 溶解氧DO模糊PID控制系统 | 第38-54页 |
| 4.1 控制系统结构 | 第38页 |
| 4.2 模糊控制的原理 | 第38-42页 |
| 4.3 模糊PID控制器设计 | 第42-50页 |
| 4.3.1 隶属函数的确定 | 第43-44页 |
| 4.3.2 模糊规则的确定 | 第44-46页 |
| 4.3.3 模糊推理 | 第46-49页 |
| 4.3.4 解模糊 | 第49-50页 |
| 4.4 模糊PID仿真 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 智能曝气控制系统设计 | 第54-72页 |
| 5.1 智能曝气控制系统概要 | 第54-56页 |
| 5.1.1 智能电表的安装及数据采集 | 第54-55页 |
| 5.1.2 鼓风机变频改造设计 | 第55-56页 |
| 5.2 模糊控制程序的PLC实现 | 第56-62页 |
| 5.2.1 模糊控制程序流程 | 第56-57页 |
| 5.2.2 模糊控制程序设计 | 第57-62页 |
| 5.3 人机交互界面的设计 | 第62-67页 |
| 5.3.1 组态王上位画面开发 | 第62-63页 |
| 5.3.2 数据词典的变量建立 | 第63-64页 |
| 5.3.3 基于OPC的智能电表数据采集 | 第64页 |
| 5.3.4 画面设计 | 第64-67页 |
| 5.4 优化系统的数据分析 | 第67-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72页 |
| 6.2 展望 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录A 攻读硕士期间学术成果 | 第80页 |
