| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题背景及目标 | 第9-11页 |
| ·国内外污水处理研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究情况 | 第11-12页 |
| ·国外研究情况 | 第12-13页 |
| ·智能技术在污水处理过程中的应用现状 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究工作 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 2 城市污水处理工艺过程 | 第16-28页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·城市污水处理方法 | 第16页 |
| ·城市污水处理工艺流程 | 第16-18页 |
| ·城市污水一级处理 | 第17页 |
| ·城市污水二级处理 | 第17-18页 |
| ·城市污水三级处理 | 第18页 |
| ·SBR 法污水处理工艺介绍 | 第18-21页 |
| ·SBR 工艺概述 | 第18-19页 |
| ·SBR 工艺控制方式 | 第19-20页 |
| ·SBR 法控制参数选择 | 第20-21页 |
| ·数学模型建立 | 第21-24页 |
| ·微生物浓度变化建模 | 第21-22页 |
| ·有机物去除过程建模 | 第22-23页 |
| ·溶解氧浓度变化建模 | 第23-24页 |
| ·SBR 法工艺仿真 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 仿人智能控制原理 | 第28-33页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·仿人智能控制的基本原理 | 第28-29页 |
| ·仿人智能控制基本概念 | 第29-31页 |
| ·特征模型 | 第29-30页 |
| ·特征记忆、特征辨识与模式识别 | 第30页 |
| ·多模态控制 | 第30-31页 |
| ·启发式搜索和直觉推理 | 第31页 |
| ·仿人智能控制器设计方法 | 第31-32页 |
| ·被控对象的简化模型和模型处理 | 第31-32页 |
| ·仿人智能控制器设计步骤 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 粒子群算法的基本原理 | 第33-40页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·基本粒子群算法 | 第33-36页 |
| ·算法原理 | 第33-34页 |
| ·惯性权重 w 的引入 | 第34-35页 |
| ·压缩因子(Constriction Factor)的引入 | 第35页 |
| ·算法流程 | 第35-36页 |
| ·粒子群算法与其他算法的比较 | 第36-37页 |
| ·与遗传算法比较 | 第36-37页 |
| ·与蚁群算法比较 | 第37页 |
| ·粒子群算法的改进问题 | 第37-38页 |
| ·粒子群优化算法改进的一般原则 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 具有遗传思想的改进粒子群算法 | 第40-51页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·具有遗传思想的粒子群算法(GAPSO) | 第40-42页 |
| ·遗传算法概述 | 第40-41页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第41-42页 |
| ·改进的粒子群优化算法 | 第42-45页 |
| ·惯性权重的非线性递减 | 第42-43页 |
| ·遗传算子操作的实现 | 第43页 |
| ·算法流程 | 第43-45页 |
| ·改进算法测试与分析 | 第45-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 6 改进 PSO 算法在污水处理仿人智能控制器中的应用与研究 | 第51-60页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·溶解氧控制模型处理 | 第51-52页 |
| ·仿人控制器的设计 | 第52-53页 |
| ·改进粒子群算法对控制器参数的优化 | 第53-55页 |
| ·实验仿真与分析 | 第55-58页 |
| ·抗干扰性能分析 | 第56页 |
| ·鲁棒性能分析 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 7 结论 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 附录 | 第66页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第66页 |
| B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第66页 |