| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·论文的选题背景及意义 | 第8页 |
| ·我国污水处理厂自动控制水平 | 第8-9页 |
| ·污水处理过程中常见控制变量 | 第9-10页 |
| ·污水处理中智能控制的研究现状 | 第10-12页 |
| ·课题来源与主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2 活性污泥法污水处理 | 第13-18页 |
| ·污水处理方法 | 第13页 |
| ·活性污泥法基本原理 | 第13-14页 |
| ·活性污泥法的运行方式 | 第14-15页 |
| ·曝气的原理 | 第15-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 3 污水处理过程数学模型 | 第18-38页 |
| ·污水处理过程数学模型概述 | 第18-25页 |
| ·污水处理数学模型作用 | 第25-26页 |
| ·活性污泥法仿真数学模型的建立 | 第26-32页 |
| ·微生物增殖动力学模型 | 第26-29页 |
| ·有机污染物降解动力学模型 | 第29-32页 |
| ·活性污泥污水处理过程仿真数学模型的建立 | 第32-36页 |
| ·小结 | 第36-38页 |
| 4 模糊神经网络 | 第38-57页 |
| ·模糊逻辑与神经网络的结合 | 第38页 |
| ·RBF 神经网络 | 第38-43页 |
| ·RBF 神经网络原理 | 第39-40页 |
| ·RBF 神经网络学习算法 | 第40-43页 |
| ·两种典型的模糊神经网络模型 | 第43-56页 |
| ·基于 Mamdani 模型的模糊神经网络 | 第43-50页 |
| ·基于 Takagi-Sugeno 模型的模糊神经网络 | 第50-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 5 溶解氧(DO)的模糊 RBF 神经网络控制 | 第57-71页 |
| ·控制方案 | 第57页 |
| ·传统模糊控制器设计 | 第57-63页 |
| ·模糊控制结构 | 第57-58页 |
| ·模糊控制器设计 | 第58-60页 |
| ·模糊控制仿真研究 | 第60-63页 |
| ·模糊 RBF 神经网络控制器设计 | 第63-64页 |
| ·模糊 RBF 神经网络算法 | 第64-66页 |
| ·模糊 RBF 神经网络仿真研究 | 第66-70页 |
| ·小结 | 第70-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 硕士研究生学习阶段发表论文 | 第78页 |