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混凝投药过程非线性预测控制研究

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

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