| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第8页 |
| 1.2 污水处理参数BOD的检测方法及研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 第2章 BOD软测量仪表总体设计 | 第11-17页 |
| 2.1 污水处理方法及工艺 | 第11-14页 |
| 2.1.1 厌氧工艺 | 第12页 |
| 2.1.2 A2/O好氧处理工艺 | 第12页 |
| 2.1.3 AB工艺 | 第12-13页 |
| 2.1.4 氧化沟工艺 | 第13页 |
| 2.1.5 SBR工艺 | 第13-14页 |
| 2.2 软测量技术 | 第14-15页 |
| 2.2.1 机理分析与辅助变量的选择 | 第14页 |
| 2.2.2 软测量模型的建立 | 第14-15页 |
| 2.2.3 软测量模型的校正 | 第15页 |
| 2.3 BOD软测量仪表总体设计 | 第15-16页 |
| 2.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第3章 污水处理参数BOD的组合神经网络建模 | 第17-31页 |
| 3.1 人工神经网络 | 第17-19页 |
| 3.1.1 人工神经网络分类 | 第17-18页 |
| 3.1.2 污水处理神经网络建模参数的选取及处理 | 第18-19页 |
| 3.2 污水处理参数BOD的RBF神经网络建模 | 第19-24页 |
| 3.2.1 RBF神经网络结构 | 第19-21页 |
| 3.2.2 RBF神经网络学习算法 | 第21页 |
| 3.2.3 污水处理参数BOD的RBF神经网络建模 | 第21-24页 |
| 3.3 污水处理参数BOD的DRNN神经网络建模 | 第24-28页 |
| 3.3.1 DRNN神经网络结构 | 第24-25页 |
| 3.3.2 DRNN神经网络学习算法 | 第25-26页 |
| 3.3.3 污水处理参数BOD的DRNN神经网络建模 | 第26-28页 |
| 3.4 污水处理参数BOD的组合神经网络建模 | 第28-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31页 |
| 第4章 BOD 软测量仪表下位机设计 | 第31-40页 |
| 4.1 下位机总体设计 | 第31-33页 |
| 4.2 数据采集装置设计 | 第33-35页 |
| 4.3 下位机PLC程序设计 | 第35-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 BOD软测量仪表人机界面设计 | 第40-51页 |
| 5.1 主界面设计 | 第41-42页 |
| 5.2 数据处理界面设计 | 第42页 |
| 5.3 数据建模界面设计 | 第42-45页 |
| 5.4 数据测量界面设计 | 第45-46页 |
| 5.5 数据报警界面设计 | 第46-47页 |
| 5.6 数据存储界面设计 | 第47页 |
| 5.7 趋势显示界面设计 | 第47-49页 |
| 5.8 用户管理界面设计 | 第49-50页 |
| 5.9 帮助界面设计 | 第50页 |
| 5.10 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |