摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-14页 |
第1章 绪论 | 第14-27页 |
·课题背景及研究的目的和意义 | 第14-16页 |
·课题来源 | 第14页 |
·研究的目的和意义 | 第14-16页 |
·国内外混凝投药控制研究现状 | 第16-25页 |
·水源水质预报研究现状 | 第16-19页 |
·预测控制研究现状 | 第19-24页 |
·混凝投药控制研究现状 | 第24-25页 |
·本论文的主要研究内容 | 第25-27页 |
第2章 水源水质的短期预报方法 | 第27-46页 |
·引言 | 第27页 |
·样本数据的获取及预处理 | 第27-29页 |
·样本数据的采集 | 第27-28页 |
·水质数据的预处理 | 第28-29页 |
·基于时间序列法的水源水质预报 | 第29-32页 |
·水源水质样本数据的平稳性检验 | 第29-31页 |
·基于自相关法的AR水质预报 | 第31-32页 |
·基于相空间重构的RBF神经网络水源水质预报 | 第32-36页 |
·最小嵌入维数和延迟时间的确定 | 第33-34页 |
·基于相空间重构的RBF神经网络水质预报模型 | 第34-36页 |
·基于EMD-SVM的水源水质预报 | 第36-40页 |
·经验模态分解和支持向量机概述 | 第36-38页 |
·基于EMD-SVM的水质预报模型 | 第38-40页 |
·水质预报的仿真及分析 | 第40-45页 |
·AR模型水质预报仿真 | 第40-41页 |
·基于相空间重构的RBF水质预报仿真 | 第41-43页 |
·EMD-SVM法水质预报仿真 | 第43-45页 |
·本章小结 | 第45-46页 |
第3章 混凝投药过程建模 | 第46-59页 |
·引言 | 第46页 |
·混凝过程线性建模 | 第46-53页 |
·现场测试实验 | 第46-47页 |
·样本数据平稳性检验 | 第47-48页 |
·模型确定部分建模 | 第48-50页 |
·模型随机部分建模 | 第50-52页 |
·外扰建模 | 第52页 |
·投药过程完整动态描述 | 第52-53页 |
·混凝过程非线性建模 | 第53-58页 |
·混凝过程的Hammerstein模型 | 第53-54页 |
·采用QPSO算法辨识Hammerstein模型参数 | 第54-58页 |
·本章小结 | 第58-59页 |
第4章 混凝投药过程的预测控制 | 第59-79页 |
·引言 | 第59页 |
·混凝过程的动态矩阵控制算法 | 第59-68页 |
·基本DMC算法 | 第59-62页 |
·DMC的模型简化 | 第62-64页 |
·预报误差校正算法 | 第64-66页 |
·改进的DMC算法仿真 | 第66-68页 |
·基于神经网络的非线性预测控制算法 | 第68-73页 |
·神经网络预测模型 | 第68-70页 |
·基于RBF神经网络预测模型的偏差控制 | 第70-71页 |
·预测控制律的求取 | 第71-72页 |
·RBF神经网络预测控制仿真分析 | 第72-73页 |
·基于Hammerstein模型的非线性预测控制算法 | 第73-78页 |
·Hammerstein预测控制模型 | 第73-75页 |
·预测控制律的求取 | 第75-77页 |
·Hammerstein模型预测控制仿真分析 | 第77-78页 |
·本章小结 | 第78-79页 |
第5章 混凝投药模拟装置的控制器研发及工程试验 | 第79-94页 |
·引言 | 第79页 |
·投药控制系统的功能及结构 | 第79-81页 |
·LonWorks技术平台的选择 | 第79-80页 |
·控制功能 | 第80页 |
·控制系统的结构 | 第80-81页 |
·投药过程的控制算法 | 第81-85页 |
·水质扰动预测前馈控制 | 第82-84页 |
·投药过程的复合控制 | 第84-85页 |
·基于LonWorks的节点设计 | 第85-87页 |
·节点的硬件设计和Lon网构建 | 第85-86页 |
·Neuron C软件设计 | 第86-87页 |
·监控中心设计 | 第87-90页 |
·管理软件设计 | 第87-88页 |
·监控中心人机界面设计 | 第88-90页 |
·混凝投药监控装置工程试验 | 第90-93页 |
·本章小结 | 第93-94页 |
结论 | 第94-95页 |
参考文献 | 第95-104页 |
附录 | 第104-107页 |
攻读学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第107-110页 |
致谢 | 第110-111页 |
个人简历 | 第111页 |