| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章绪论 | 第12-29页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第12-15页 |
| 1.2 厌氧发酵生物处理技术概述 | 第15-19页 |
| 1.2.1 厌氧发酵生物处理技术的基本原理 | 第15-17页 |
| 1.2.2 影响厌氧发酵过程的主要因素 | 第17-19页 |
| 1.3 厌氧发酵过程监控系统研究现状 | 第19-22页 |
| 1.3.1 厌氧发酵系统的在线监测技术 | 第19-22页 |
| 1.3.2 厌氧发酵监控系统发展现状 | 第22页 |
| 1.4 厌氧发酵过程自动控制研究现状 | 第22-28页 |
| 1.4.1 经典控制 | 第23-24页 |
| 1.4.2 现代控制 | 第24-25页 |
| 1.4.3 大系统控制 | 第25-26页 |
| 1.4.4 智能控制 | 第26-28页 |
| 1.5 课题来源与研究内容 | 第28-29页 |
| 1.5.1 课题来源 | 第28页 |
| 1.5.2 研究内容 | 第28-29页 |
| 第二章软测量建模基本理论 | 第29-40页 |
| 2.1 软测量技术概述 | 第29-30页 |
| 2.2 软测量建模基本过程 | 第30-33页 |
| 2.2.1 辅助变量初选 | 第30-31页 |
| 2.2.2 现场数据的采集与预处理 | 第31-32页 |
| 2.2.3 辅助变量的精选 | 第32-33页 |
| 2.2.4 软测量模型的建立与离线训练 | 第33页 |
| 2.2.5 软测量模型的在线校正 | 第33页 |
| 2.3 软测量建模方法 | 第33-38页 |
| 2.3.1 传统软测量建模方法 | 第34-35页 |
| 2.3.2 基于统计分析的软测量建模方法 | 第35-36页 |
| 2.3.3 基于人工智能的软测量方法 | 第36-37页 |
| 2.3.4 基于统计学习理论的软测量建模方法 | 第37-38页 |
| 2.3.5 混合建模方法 | 第38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章实验室IC厌氧废水处理系统的启动、运行及冲击负荷试验 | 第40-56页 |
| 3.1 厌氧反应器发展概述 | 第40页 |
| 3.2 IC厌氧反应器的启动与运行 | 第40-46页 |
| 3.2.1 材料与方法 | 第40-42页 |
| 3.2.2 IC厌氧反应器启动方法 | 第42-43页 |
| 3.2.3 常温下IC厌氧反应器启动结果分析 | 第43-45页 |
| 3.2.4 IC厌氧反应器的稳态运行试验 | 第45-46页 |
| 3.3 冲击负荷试验 | 第46-54页 |
| 3.3.1 材料与方法 | 第46页 |
| 3.3.2 冲击负荷试验设计 | 第46-47页 |
| 3.3.3 冲击负荷试验结果分析 | 第47-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第四章基于PCA-LSSVM的厌氧消化系统出水水质软测量建模研究 | 第56-90页 |
| 4.1 主成分分析概述 | 第56-57页 |
| 4.2 支持向量机基本理论 | 第57-64页 |
| 4.2.1 统计学习理论 | 第58-60页 |
| 4.2.2 支持向量机 | 第60-62页 |
| 4.2.3 最小二乘支持向量机(LS-SVM) | 第62-64页 |
| 4.3 基于PCA-LSSVM的厌氧出水VFA软测量建模研究 | 第64-80页 |
| 4.3.1 基于PCA-LSSVM的VFA稳态软测量模型 | 第64-73页 |
| 4.3.2 基于PCA-LSSVM的出水VFA的动态软测量建模 | 第73-80页 |
| 4.4 基于PCA-LSSVM的COD软测量建模 | 第80-88页 |
| 4.4.1 基于PCA-LSSVM的COD稳态软测量模型 | 第80-84页 |
| 4.4.2 基于PCA-LSSVM的动态COD软测量模型 | 第84-88页 |
| 4.5 本章小结 | 第88-90页 |
| 结论与展望 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-100页 |
| 附录1 VFA稳态建模数据 | 第100-103页 |
| 附录2 COD稳态建模数据 | 第103-106页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第106-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 附件 | 第109页 |
