基于模糊神经网络的A/O废水处理控制系统的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| ·本课题的研究背景及意义 | 第13页 |
| ·污水处理过程的自动控制现状 | 第13-18页 |
| ·废水处理模糊控制系统 | 第14-15页 |
| ·废水处理神经控制系统 | 第15-16页 |
| ·废水处理专家控制系统 | 第16-17页 |
| ·废水处理综合智能控制系统 | 第17-18页 |
| ·废水处理智能控制的发展前景 | 第18页 |
| ·溶解氧控制的必要性 | 第18-20页 |
| ·防止污泥膨胀、污泥上浮的发生 | 第18-19页 |
| ·能耗问题 | 第19-20页 |
| ·本课题的来源和研究内容 | 第20-21页 |
| 第二章 模糊神经网络模型理论 | 第21-42页 |
| ·模糊控制的理论分析 | 第21-27页 |
| ·确定模糊控制的输入变量和输出变量 | 第22-23页 |
| ·确定量的模糊化 | 第23-25页 |
| ·模糊控制器的控制规则 | 第25-26页 |
| ·输出信息的模糊判决 | 第26-27页 |
| ·神经网络理论分析 | 第27-32页 |
| ·人工神经元模型 | 第27-28页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第28-29页 |
| ·BP网络的基本结构与学习规则 | 第29-31页 |
| ·模糊系统和神经网络的比较 | 第31-32页 |
| ·模糊神经网络理论分析 | 第32-41页 |
| ·模糊系统和神经网络的结合 | 第32-34页 |
| ·模糊神经网络模型结构 | 第34-38页 |
| ·模型参数学习算法 | 第38-39页 |
| ·模糊神经网络的辨识 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 实验室废纸造纸废水处理自动控制系统的设计 | 第42-58页 |
| ·废纸造纸废水处理系统的简介 | 第42-44页 |
| ·废纸造纸废水处理系统工艺 | 第42-43页 |
| ·废纸造纸废水生化处理的特征 | 第43-44页 |
| ·搭建造纸废水处理自动控制系统 | 第44-49页 |
| ·自动控制系统的构成 | 第44-45页 |
| ·造纸废水自动控制系统的执行机构 | 第45-49页 |
| ·PLC控制程序设计及MCGS组态 | 第49-56页 |
| ·STEP7-Micro/WIN32 编程软件 | 第49页 |
| ·PLC控制程序的设计 | 第49-51页 |
| ·MCGS软件的组态 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第四章 基于模糊神经网络的曝气量控制模型的设计 | 第58-82页 |
| ·曝气量控制方案 | 第58-59页 |
| ·试验的样本数据 | 第59-64页 |
| ·样本数据的要求 | 第59-60页 |
| ·样本数据的获取 | 第60-61页 |
| ·样本数据的预处理与分析 | 第61-64页 |
| ·废水处理预测模型 | 第64-72页 |
| ·预测数学模型 | 第64页 |
| ·预测模型结构辨识 | 第64-68页 |
| ·预测模型的参数辨识及仿真 | 第68-72页 |
| ·基于BP网络的预测模型 | 第72-76页 |
| ·BP网络结构的确定 | 第72-75页 |
| ·BP网络预测模型性能分析 | 第75-76页 |
| ·ANFIS与BP网络模型的对比 | 第76页 |
| ·废水处理控制模型 | 第76-81页 |
| ·控制数学模型 | 第76页 |
| ·控制模型的结构辨识 | 第76-78页 |
| ·控制模型的参数辨识及仿真分析 | 第78-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第五章 造纸废水处理智能控制的实现及控制效果分析 | 第82-88页 |
| ·MCGS下实现神经网络智能控制 | 第82-87页 |
| ·MCGS下策略构件的实现方法 | 第82页 |
| ·MCGS下开发策略构件的接口函数 | 第82-83页 |
| ·MCGS下开发模糊神经网络控制算法策略构件 | 第83-86页 |
| ·MGCS运行环境 | 第86-87页 |
| ·控制效果分析 | 第87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 结论与展望 | 第88-90页 |
| 参考文献 | 第90-95页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96页 |
