污水生化处理系统的软测量及自适应优化控制策略研究
污水生化处理系统的软测量及自适应优化控制策略研究【摘要】:污水生化处理是当前和未来很长一段时间污水处理和水污染治理应用最广泛、最有效和最经济的技术。城市污水处理过程是一个复杂的生物
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:X703;TP273
【目录】:
- 摘要5-7
- Abstract7-13
- 第一章 绪论13-28
- 1.1 研究背景和意义13-17
- 1.1.1 研究背景13-16
- 1.1.2 研究意义16-17
- 1.2 污水处理系统概述17-22
- 1.2.1 污水处理活性污泥法简介17-18
- 1.2.2 主要污水水质指标简介18-20
- 1.2.3 污水生物处理的数学模型介绍20-22
- 1.3 污水处理过程控制的发展状况22-26
- 1.3.1 模糊控制22-23
- 1.3.2 神经网络控制23-24
- 1.3.3 基于智能算法的污水软测量24
- 1.3.4 污水处理的优化控制24-26
- 1.4 课题来源及论文主要研究内容26-28
- 1.4.1 课题来源26
- 1.4.2 论文主要研究内容26-28
- 第二章 基于 LE-SVM 的出水水质 BOD 软测量建模28-43
- 2.1 引言28-30
- 2.2 LE-SVM 软测量模型30-38
- 2.2.1 LE 降维30-32
- 2.2.2 支持向量回归机32-35
- 2.2.3 软测量模型及数据处理35-38
- 2.3 仿真讨论38-41
- 2.4 本章小结41-43
- 第三章 基于神经网络的溶解氧自适应控制43-62
- 3.1 引言43-44
- 3.2 全局渐近自适应神经网络控制设计44-53
- 3.2.1 问题描述46-47
- 3.2.2 控制结构47-49
- 3.2.3 全局渐近控制设计49-53
- 3.3 污水处理溶解氧的控制53-59
- 3.3.1 BSM1 模型结构54-57
- 3.3.2 溶解氧的控制模型57-59
- 3.4 仿真验证59-61
- 3.5 本章小结61-62
- 第四章 污水处理污泥浓度的直接自适应模糊控制62-75
- 4.1 引言62-63
- 4.2 直接型自适应模糊控制器的设计63-71
- 4.2.1 问题描述66-67
- 4.2.2 理想控制律新形式67-68
- 4.2.3 直接型控制结构68-69
- 4.2.4 自适应控制律推导69-71
- 4.3 污泥浓度的控制模型71-73
- 4.4 仿真实验及结果分析73-74
- 4.5 本章小结74-75
- 第五章 污水处理过程的节能优化控制75-89
- 5.1 引言75-76
- 5.2 模糊离散粒子群优化算法76-81
- 5.2.1 基本粒子群算法76-79
- 5.2.2 改进粒子群算法79-81
- 5.3 污水处理最优控制的模型81-84
- 5.3.1 污水处理基本状态方程81-83
- 5.3.2 污水处理运行费用目标函数83-84
- 5.4 仿真实验及结果分析84-88
- 5.5 本章小结88-89
- 结论89-91
- 参考文献91-107
- 攻读博士学位期间取得的研究成果107-110
- 致谢110-111
- 附件111
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