| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究的来源及背景 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题研究的来源 | 第10页 |
| 1.1.2 课题研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外污水处理自控技术发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 国外污水处理自控技术发展现状 | 第11页 |
| 1.2.2 国内污水处理自控技术发展现状 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究的主要内容及意义 | 第12-14页 |
| 第2章 CASS 工艺简介 | 第14-22页 |
| 2.1 工艺简介 | 第14-15页 |
| 2.2 工艺流程 | 第15-16页 |
| 2.3 工艺优缺点 | 第16-17页 |
| 2.3.1 CASS 工艺优点 | 第16-17页 |
| 2.3.2 CASS 工艺缺点 | 第17页 |
| 2.4 基于 CASS 工艺的自动控制系统发展现状 | 第17-18页 |
| 2.5 活性污泥系统的理想化模型建立 | 第18-20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 污水处理厂自动控制系统方案设计 | 第22-32页 |
| 3.1 污水处理厂自动控制系统设计原则 | 第22页 |
| 3.2 控制系统的网络选择 | 第22-26页 |
| 3.2.1 DCS 网络 | 第22-23页 |
| 3.2.2 工业以太网 | 第23-24页 |
| 3.2.3 现场总线 | 第24-26页 |
| 3.3 主要硬件设备选型 | 第26-27页 |
| 3.3.1 控制设备选型 | 第26-27页 |
| 3.3.2 在线检测仪表的选型 | 第27页 |
| 3.4 污水处理过程自动控制系统的总体设计 | 第27-30页 |
| 3.4.1 系统构成及功能 | 第28-30页 |
| 3.4.2 工业控制网络 | 第30页 |
| 3.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第4章 基于自整定模糊—PID 控制的污水处理系统设计 | 第32-50页 |
| 4.1 模糊控制及其结构组成 | 第32-40页 |
| 4.1.1 模糊控制器基本结构 | 第32-33页 |
| 4.1.2 模糊控制器的设计要求 | 第33-34页 |
| 4.1.3 精确量的模糊化 | 第34-38页 |
| 4.1.4 模糊控制规则的建立 | 第38-39页 |
| 4.1.5 模糊推理 | 第39页 |
| 4.1.6 模糊判决 | 第39-40页 |
| 4.2 PID 控制器结构 | 第40-41页 |
| 4.3 该系统控制方案的选择 | 第41页 |
| 4.4 溶解氧的自整定模糊-PID 控制器设计 | 第41-44页 |
| 4.4.1 自整定模糊-PID 控制器的结构 | 第41-42页 |
| 4.4.2 自整定设计思想 | 第42-44页 |
| 4.5 基于 Simulink 模糊控制器的仿真 | 第44-48页 |
| 4.5.1 传统 PID 控制的仿真 | 第44-46页 |
| 4.5.2 自整定模糊-PID 控制的仿真 | 第46-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 基于神经网络 PID 控制的污水处理系统仿真研究 | 第50-64页 |
| 5.1 引言 | 第50页 |
| 5.2 神经网络理论概述 | 第50-56页 |
| 5.2.1 神经网络结构 | 第51-52页 |
| 5.2.2 神经网络的特点 | 第52-53页 |
| 5.2.3 BP 网络的学习 | 第53-54页 |
| 5.2.4 神经网络控制概述 | 第54-55页 |
| 5.2.5 神经网络控制的基本思想 | 第55-56页 |
| 5.3 基于 BP 神经网络的 PID 控制系统 | 第56-61页 |
| 5.4 污水处理系统仿真研究 | 第61-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 研究生期间主要成果 | 第72页 |
