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污水处理控制系统设计及其软测量的研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-11页
   ·污水处理过程自动控制系统发展现状第7-8页
   ·污水处理过程建模研究现状第8-9页
   ·支持向量机(SVM)的研究发展现状第9页
   ·本课题研究内容第9-11页
第二章 活性污泥法污水处理工艺分析及流程设计第11-17页
   ·厌氧生物处理法第11-13页
     ·污水厌氧生物处理的原理第11页
     ·厌氧工艺第11-12页
     ·升流式厌氧污泥床(UASB)反应器第12-13页
     ·厌氧折流反应器(ABR)第13页
   ·A2/O 好氧处理工艺第13-15页
   ·污水来源及其特性第15页
   ·污水主处理工艺的选择第15页
   ·污水处理工艺流程第15-16页
   ·本章小结第16-17页
第三章 污水处理控制系统设计第17-37页
   ·控制系统方案总体设计第17-18页
   ·控制系统结构设计第18-22页
     ·Profibus 现场总线第18-20页
     ·Modbus 协议第20页
     ·污水处理控制系统的通信网络设计第20-21页
     ·现场控制节点分布第21-22页
   ·控制系统的设计要求及其设备选型第22-26页
     ·事故调节控制系统第22-23页
     ·综合调节控制系统第23-24页
     ·厌氧生物处理控制系统第24页
     ·好氧生物处理控制系统第24-25页
     ·物化处理控制系统第25-26页
     ·污泥处理控制系统第26页
     ·其他设备及其保护措施第26页
   ·电气部分设计第26-27页
   ·PLC 程序设计第27-31页
     ·台达PLC 程序设计软件WPLSoft第27页
     ·部分典型控制流程PLC 程序设计第27-31页
   ·上位机基本功能及其界面设计第31-35页
   ·本章小结第35-37页
第四章 基于支持向量机的污水处理软测量建模第37-53页
   ·引言第37-38页
   ·支持向量机(SVM)概述第38-44页
     ·统计学习理论第38-40页
     ·支持向量回归理论第40-43页
     ·最小二乘支持向量机LSSVM第43-44页
   ·粒子群优化算法(PSO)概述第44-46页
     ·粒子群优化算法的基本思想第44-45页
     ·自适应粒子群优化算法(APSO)第45-46页
   ·基于LSSVM-APSO 污水处理过程建模第46-51页
     ·污水处理过程建模简介第46页
     ·污水处理模型过程参数变量选择第46-47页
     ·污水处理过程建模第47-51页
   ·本章小结第51-53页
第五章 总结与展望第53-55页
致谢第55-57页
参考文献第57-63页
附录:攻读硕士学位期间发表的论文清单第63页

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