【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：X703
【目录】：
- 摘要3-4
- Abstract4-7
- 第1章 绪论7-13
- 1.1 课题背景7-8
- 1.2 国内外研究现状8-9
- 1.2.1 国内研究情况8-9
- 1.2.2 国外研究情况9
- 1.3 预测控制概述9-12
- 1.3.1 预测控制的基本原理10-11
- 1.3.2 模型预测11
- 1.3.3 滚动优化11-12
- 1.3.4 反馈与预测校正12
- 1.4 本文主要研究内容12-13
- 第2章 污水处理过程工艺及其数学模型13-28
- 2.1 污水生物处理简介13-15
- 2.1.1 污水处理工艺系统介绍13-14
- 2.1.2 活性污泥法污水处理流程14-15
- 2.2 SBR 法污水处理工艺介绍15-18
- 2.2.1 SBR 工艺发展历史15-16
- 2.2.2 SBR 工艺流程16-18
- 2.3 SBR 法数学模型18-22
- 2.3.1 活性污泥处理法控制方式选择18
- 2.3.2 数学模型建立18-22
- 2.4 基于Simulink 的SBR 工艺仿真22-27
- 2.4.1 模型参数23
- 2.4.2 SBR 法工艺仿真23-25
- 2.4.3 SBR 法污水处理系统的PID 控制25-27
- 2.5 本章小结27-28
- 第3章 SBR 法污水处理系统的控制方法研究28-43
- 3.1 污水处理过程的控制策略28
- 3.2 广义预测控制28-35
- 3.2.1 预测模型29-32
- 3.2.2 滚动优化32-33
- 3.2.3 在线辨识与自校正33-34
- 3.2.4 广义预测控制算法步骤34-35
- 3.3 基于广义预测控制的SBR 法污水处理系统仿真35-42
- 3.3.1 最小二乘法模块35-36
- 3.3.2 广义预测控制器设计36-37
- 3.3.3 SBR 法污水处理系统的广义预测控制仿真图37-42
- 3.4 本章小结42-43
- 第4章 基于粒子群算法的SBR 污水处理系统广义预测控制研究43-53
- 4.1 粒子群优化算法43-46
- 4.1.1 粒子群优化算法基本原理43-44
- 4.1.2 粒子群算法流程44-45
- 4.1.3 改进的粒子群算法45-46
- 4.2 基于粒子群算法的广义预测控制器46-47
- 4.3 基于粒子群算法的污水处理系统的广义预测控制仿真47-52
- 4.4 本章小结52-53
- 结论53-55
- 参考文献55-58
- 个人简历58-60
- 致谢60
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