pH过程模型建立研究与系统设计
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1．1 引言 | 第7页 |
| 1．2 综述 | 第7-11页 |
| 1．2．1 pH值测量 | 第7页 |
| 1．2．2 pH值控制 | 第7-9页 |
| 1．2．3 pH过程建模 | 第9-11页 |
| 1．3 本文所做的工作及特色 | 第11-13页 |
| 第二章 废水处理pH控制模型的建立研究 | 第13-24页 |
| 2．1 pH值的测量工作原理及其特色 | 第13-14页 |
| 2．2 从化学的观点建立pH过程动态控制模型 | 第14-22页 |
| 2．2．1 强碱—强酸系统化学机理模型的建立 | 第14-17页 |
| 2．2．2 强碱—一元弱酸系统化学机理模型的建立 | 第17-20页 |
| 2．2．3 强碱与二元酸系统模型建立 | 第20-21页 |
| 2．2．4 弱碱—弱酸系统数学模型的建立 | 第21-22页 |
| 2．2．5 通用模型的建立 | 第22页 |
| 2．3 小结 | 第22-24页 |
| 第三章 电厂锅炉给水加氨pH控制数学模型的建立 | 第24-32页 |
| 3．1 电厂锅炉给水pH控制流程简介 | 第24-26页 |
| 3．2 电厂锅炉给水pH控制数学模型推导 | 第26-31页 |
| 3．3 小结 | 第31-32页 |
| 第四章 pH过程的神经网络建模研究 | 第32-56页 |
| 4．1 神经网络概述 | 第32-33页 |
| 4．1．1 简单回顾 | 第32页 |
| 4．1．2 神经网络的学习算法 | 第32页 |
| 4．1．3 神经网络的泛化能力 | 第32-33页 |
| 4．2 BP网络 | 第33-37页 |
| 4．2．1 BP网络概述 | 第33-34页 |
| 4．2．2 BP学习算法的基本公式 | 第34-35页 |
| 4．2．3 BP算法的计算步骤 | 第35-36页 |
| 4．2．4 BP算法的缺点 | 第36页 |
| 4．2．5 带动量项的BP算法 | 第36-37页 |
| 4．3 基于神经网络的系统辨识 | 第37-42页 |
| 4．4 pH过程神经网络建模 | 第42-54页 |
| 4．4．1 强碱—强酸系统pH过程神经网络建模 | 第43-50页 |
| 4．4．2 弱碱—弱酸系统pH过程神经网络建模 | 第50-54页 |
| 4．5 小结 | 第54-56页 |
| 第五章 电厂锅炉给水加氨自动控制系统设计 | 第56-73页 |
| 5．1 引言 | 第56页 |
| 5．2 控制系统的要求及控制指标 | 第56页 |
| 5．3 加氨控制系统的工艺流程 | 第56-57页 |
| 5．4 系统控制方法简介 | 第57-60页 |
| 5．4．1 简化的系统控制原理 | 第57-58页 |
| 5．4．2 改进的PID算法 | 第58-59页 |
| 5．4．3 三区段非线性控制器 | 第59-60页 |
| 5．5 控制系统的硬件配置 | 第60-65页 |
| 5．5．1 上位机选型 | 第61页 |
| 5．5．2 PLC选型 | 第61-63页 |
| 5．5．2．1 PLC容量的估算 | 第62页 |
| 5．5．2．2 PLC模块的选择算 | 第62-63页 |
| 5．5．3 变频器与计量泵的选择 | 第63-64页 |
| 5．5．4 pH仪的选择 | 第64-65页 |
| 5．6 PLC软件设计 | 第65-71页 |
| 5．6．1 程序结构框图 | 第65页 |
| 5．6．2 PLC程序编写及PID模块说明 | 第65-71页 |
| 5．7 上位机软件设计 | 第71-72页 |
| 5．8 小结 | 第72-73页 |
| 总结 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读研究生期间发表的论文 | 第78页 |
