| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1. 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 净水混凝投药现状 | 第10-11页 |
| 1.2 CMAC神经网络概述 | 第11-12页 |
| 1.3 智能控制理论的工业应用 | 第12-14页 |
| 1.3.1 专家控制在工业方面的应用 | 第12-13页 |
| 1.3.2 CMAC神经网络在工业方面的应用 | 第13-14页 |
| 1.4 本论文的主要研究工作 | 第14-16页 |
| 2. 净水工艺及混凝投药系统建模 | 第16-23页 |
| 2.1 净水工艺的介绍 | 第16-17页 |
| 2.1.1 预处理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 投药混凝、沉淀 | 第17页 |
| 2.1.3 过滤、消毒 | 第17页 |
| 2.2 混凝投药系统的特性分析 | 第17-19页 |
| 2.2.1 原水pH值的影响 | 第18页 |
| 2.2.2 水温的影响 | 第18页 |
| 2.2.3 投矾量与原水浊度、进水流量的关系 | 第18-19页 |
| 2.3 混凝投药系统模型的构建 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 3. 改进的CMAC神经网络AM-CMAC | 第23-37页 |
| 3.1 CMAC神经网络的简单描述和分析 | 第23-25页 |
| 3.1.1 CMAC单输入—单输出结构 | 第23-25页 |
| 3.2 改进算法AM-CMAC及收敛性分析 | 第25-31页 |
| 3.2.1 AM-CMAC算法 | 第25-28页 |
| 3.2.2 收敛性证明权值 | 第28-31页 |
| 3.3 仿真算例 | 第31-36页 |
| 3.3.1 S等级变化对CMAC、AM-CMAC训练学习的影响 | 第31-33页 |
| 3.3.2 CMAC与AM-CMAC的学习后的测试效果 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4. 净水混凝投药控制系统的设计 | 第37-53页 |
| 4.1 控制系统结构 | 第37页 |
| 4.2 专家控制系统 | 第37-44页 |
| 4.2.1 专家控制算法流程 | 第38-40页 |
| 4.2.2 专家数据库的建立 | 第40-41页 |
| 4.2.3 专家控制的推理与决策机构 | 第41-42页 |
| 4.2.4 专家控制的自学习机构 | 第42页 |
| 4.2.5 加药泵的频率冲程的转化 | 第42-44页 |
| 4.3 AM-CMAC控制器设计 | 第44-46页 |
| 4.3.1 AM-CMAC控制 | 第44-46页 |
| 4.4 混凝投药控制系统的LabVIEW仿真分析 | 第46-53页 |
| 4.4.1 LabVIEW前面板设计 | 第47-48页 |
| 4.4.2 LabVIEW程序框图设计 | 第48-49页 |
| 4.4.3 LabVIEW仿真结果分析 | 第49-53页 |
| 5.AM-CMAC神经网络算法在净水混凝投药系统中的应用 | 第53-62页 |
| 5.1 数据库表结构设计 | 第53-55页 |
| 5.1.1 采集数据表 | 第53-54页 |
| 5.1.2 控制数据给定表 | 第54页 |
| 5.1.3 设置参数表 | 第54-55页 |
| 5.2 监控系统的功能设计 | 第55-57页 |
| 5.2.1 参数设置 | 第55-56页 |
| 5.2.2 历史曲线查询 | 第56-57页 |
| 5.3 AM-CMAC神经网络算法的应用 | 第57-62页 |
| 6.结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 作者简介 | 第67-68页 |
