| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-21页 |
| ·论文的课题背景及研究意义 | 第9-11页 |
| ·课题背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·活性污泥法污水处理过程模型研究现状 | 第11-13页 |
| ·机理模型的发展过程及现状 | 第11-13页 |
| ·智能模型的发展现状 | 第13页 |
| ·污水处理过程的优化控制现状 | 第13-18页 |
| ·污水处理过程概述 | 第13-14页 |
| ·常见的活性污泥过程影响因素 | 第14-16页 |
| ·污水处理优化控制方法的研究现状 | 第16-18页 |
| ·课题来源 | 第18页 |
| ·研究内容与章节安排 | 第18-21页 |
| 第2章 污水处理过程机理模型分析 | 第21-41页 |
| ·活性污泥法 ASM1 模型描述 | 第21-26页 |
| ·BSM1 模型结构 | 第26-31页 |
| ·生化反应池模型 | 第27-28页 |
| ·二沉池模型 | 第28-30页 |
| ·性能评价指标 | 第30-31页 |
| ·BSM1 模型仿真 | 第31-32页 |
| ·多变量回路控制的污水处理过程能耗分析 | 第32-39页 |
| ·控制变量与控制结构的描述 | 第33-34页 |
| ·神经网络控制器的设计 | 第34页 |
| ·仿真结果与对比试验分析 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 基于 EENN 的污水处理过程能耗特征模型研究 | 第41-57页 |
| ·污水处理过程能耗模型机理分析 | 第41-45页 |
| ·出水水质评价指标分析 | 第42-43页 |
| ·能耗影响指标分析 | 第43-44页 |
| ·两者关联分析 | 第44-45页 |
| ·扩展的 Elman 递归神经网络 | 第45-50页 |
| ·递归神经网络的特点 | 第46-47页 |
| ·扩展 Elman 神经网络 | 第47-49页 |
| ·网络的学习算法 | 第49-50页 |
| ·基于扩展 Elman 神经网络的能耗模型建模 | 第50-55页 |
| ·网络结构设计 | 第51-52页 |
| ·建模数据来源 | 第52-53页 |
| ·仿真结果与分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 基于能耗特征模型的节能优化控制 | 第57-77页 |
| ·预测控制的基本概念及原理 | 第57-59页 |
| ·污水生物脱氮技术介绍 | 第59-62页 |
| ·生物脱氮机理 | 第59-61页 |
| ·污水生物脱氮工艺 | 第61页 |
| ·A/O 脱氮工艺流程 | 第61-62页 |
| ·基于 EENN-ECM 的污水处理过程预测优化控制 | 第62-70页 |
| ·优化问题的描述 | 第62-66页 |
| ·性能指标函数的建立 | 第66-68页 |
| ·预测优化控制系统的设计 | 第68-70页 |
| ·仿真实验与分析 | 第70-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 结论与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 附录 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87页 |