面向污水处理过程的软测量方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 污水处理工艺与软测量 | 第16-28页 |
| 2.1 污水处理工艺 | 第16-22页 |
| 2.1.1 常见的污水处理方法 | 第16-18页 |
| 2.1.2 污水处理工艺概述 | 第18-20页 |
| 2.1.3 污水处理过程的参数 | 第20-22页 |
| 2.2 软测量技术 | 第22-27页 |
| 2.2.1 软测量技术基本情况 | 第22-25页 |
| 2.2.2 软测量模型的辨识方法 | 第25-26页 |
| 2.2.3 软测量技术的新发展 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 软测量模型的辅助变量选择研究 | 第28-45页 |
| 3.1 辅助变量的选择 | 第28页 |
| 3.2 偏最小二乘算法 | 第28-33页 |
| 3.2.1 基本原理 | 第29页 |
| 3.2.2 计算方法 | 第29-32页 |
| 3.2.3 仿真分析 | 第32-33页 |
| 3.3 变量重要性投影法 | 第33-37页 |
| 3.3.1 算法原理 | 第34-35页 |
| 3.3.2 VIP-PLS算法步骤 | 第35页 |
| 3.3.3 仿真分析 | 第35-37页 |
| 3.4 遗传算法 | 第37-41页 |
| 3.4.1 算法原理 | 第37页 |
| 3.4.3 遗传算法的特点 | 第37-38页 |
| 3.4.4 GA-PLS算法步骤 | 第38-39页 |
| 3.4.5 仿真分析 | 第39-41页 |
| 3.5 移动窗口算法 | 第41-43页 |
| 3.5.1 算法原理 | 第41页 |
| 3.5.2 WM-PLS算法步骤 | 第41-42页 |
| 3.5.3 仿真分析 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 软测量在线学习模型研究 | 第45-55页 |
| 4.1 基于时间窗的在线学习模型 | 第45-48页 |
| 4.1.1 算法的基本原理 | 第46页 |
| 4.1.2 STW-PLS算法步骤 | 第46-47页 |
| 4.1.3 仿真分析 | 第47-48页 |
| 4.2 基于即时学习的在线学习模型 | 第48-51页 |
| 4.2.1 算法原理 | 第48-49页 |
| 4.2.2 JIT-PLS算法步骤 | 第49页 |
| 4.2.3 仿真分析 | 第49-51页 |
| 4.3 时间差分法适用性的研究 | 第51-53页 |
| 4.3.1 时间差分法介绍 | 第51页 |
| 4.3.2 算法原理 | 第51-52页 |
| 4.3.3 仿真分析 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 基于子空间辨识的软测量研究 | 第55-71页 |
| 5.1 子空间辨识理论基础 | 第56-60页 |
| 5.1.1 正交投影 | 第57-58页 |
| 5.1.2 斜向投影 | 第58-60页 |
| 5.2 状态空间模型的方程描述 | 第60-65页 |
| 5.2.1 确定性系统 | 第60页 |
| 5.2.2 随机性系统 | 第60-61页 |
| 5.2.3 新息形式 | 第61-65页 |
| 5.3 系统矩阵的求解步骤 | 第65-68页 |
| 5.3.1 利用状态序列求解 | 第66-67页 |
| 5.3.2 利用广义能观矩阵Γ 求解 | 第67-68页 |
| 5.4 仿真分析 | 第68-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 总结和展望 | 第71-73页 |
| 总结 | 第71-72页 |
| 展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 附录 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附件 | 第84页 |
