【学位授予单位】：山东轻工业学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP273.4
【目录】：
- 摘要8-9
- ABSTRACT9-10
- 第1章 绪论10-12
- 1.1 水体污染和污水处理的现状10
- 1.2 课题研究的意义10-11
- 1.3 本课题主要的研究内容11-12
- 第2章 SBR 工艺简介及 ASM1 模型的解析12-17
- 2.1 SBR 工艺简介12-13
- 2.2 污水水质的主要参数13-14
- 2.3 现代污水处理技术14
- 2.4 ASM1 模型简介14-17
- 2.4.1 ASM1 的8 个过程14-15
- 2.4.2 ASM1 的13 个组分15-17
- 第3章 基于神经网络的预测模型17-33
- 3.1 神经网络概述17-19
- 3.1.1 人工神经网络的发展历程17
- 3.1.2 神经网络的主要特点17-18
- 3.1.3 神经网络工具箱函数18-19
- 3.2 数据处理19-21
- 3.2.1 数据来源19-20
- 3.2.2 数据的预处理20-21
- 3.3 基于BP 神经网络的预测模型21-27
- 3.3.1 BP 算法简介21-22
- 3.3.2 建立BP 神经网络预测模型22-26
- 3.3.3 仿真结果分析26-27
- 3.4 基于径向基(RBF)网络的预测模型27-32
- 3.4.1 径向基网络的结构28-29
- 3.4.2 径向基网络的学习算法29
- 3.4.3 RBF 神经网络预测模型的设计与仿真29-32
- 3.5 本章小结32-33
- 第4章 带自调整因子模糊控制算法在污水处理中的应用33-68
- 4.1 模糊控制系统的原理及组成33-35
- 4.1.1 模糊控制原理33-34
- 4.1.2 模糊控制器的结构34-35
- 4.2 简单模糊控制器的设计35-41
- 4.2.1 模糊控制器结构的确定35-36
- 4.2.2 输入/输出变量的模糊化36-38
- 4.2.3 模糊控制器控制规则的设计38-39
- 4.2.4 输出信息的推理及模糊判决39-41
- 4.3 SBR 工艺溶解氧(DO)模糊控制器设计41-52
- 4.3.1 模糊控制参数的选取41-42
- 4.3.2 系统模型的建立42-46
- 4.3.3 模糊控制器结构的选择46-47
- 4.3.4 输入输出变量的模糊化47-50
- 4.3.5 模糊控制规则的设计50-51
- 4.3.6 模糊推理和清晰化51-52
- 4.4 自调整因子的引入52-57
- 4.5 仿真系统的构建与仿真结果分析57-66
- 4.5.1 搭建仿真系统57-62
- 4.5.2 仿真及结果分析62-66
- 4.6 本章小结66-68
- 第5章 总结及展望68-70
- 参考文献70-73
- 致谢73-74
- 在学期间主要科研成果74
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