【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：X703
【目录】：
- 中文摘要3-4
- 英文摘要4-7
- 1 绪论7-11
- 1.1 课题背景及研究意义7-8
- 1.2 污水处理控制系统现状8-9
- 1.3 污水处理检测系统现状9
- 1.4 本文所完成的主要工作9-11
- 2 活性污泥污水处理系统概述11-20
- 2.1 城镇污水处理技术11
- 2.2 活性污泥污水处理系统11-15
- 2.2.1 活性污泥法的基本流程及原理12-13
- 2.2.2 活性污泥系统的主要工艺参数13-14
- 2.2.3 污水处理控制策略分析14-15
- 2.3 活性污泥污水处理系统模型的发展15-16
- 2.4 国外活性污泥数学模型的研究和应用16-18
- 2.5 国内活性污泥数学模型的研究和应用18-19
- 2.6 本章小结19-20
- 3 活性污泥污水处理系统模型的建立与分析20-32
- 3.1 活性污泥污水处理系统模型的建立20-23
- 3.1.1 模型转换21
- 3.1.2 可行性分析21-22
- 3.1.3 建立变参数系统模型22-23
- 3.2 稳定性分析23-24
- 3.3 可控性分析24-25
- 3.3.1 理论基础24-25
- 3.3.2 可控性分析25
- 3.4 状态反馈控制设计25-31
- 3.4.1 状态反馈设计理论及方法25-30
- 3.4.2 状态反馈控制设计30-31
- 3.5 本章小结31-32
- 4 基于遗传算法的 PID 参数整定的实现32-43
- 4.1 PID 参数整定问题的提出32-33
- 4.1.1 PID 各参数对系统控制特性的影响32
- 4.1.2 污水处理PID 控制系统参数整定存在的问题分析32-33
- 4.2 遗传算法33-36
- 4.2.1 遗传算法基本概念33-34
- 4.2.2 遗传算法的设计与实现34-36
- 4.3 遗传算法对PID 参数优化的实现36-42
- 4.3.1 遗传算法优化方案的设计36-38
- 4.3.2 仿真结果与分析38-42
- 4.4 本章小结42-43
- 5 基于 GABP 神经网络的 BOD 软测量的实现43-60
- 5.1 软测量技术43-44
- 5.1.1 软测量技术概述43
- 5.1.2 软测量基本方法43-44
- 5.2 人工神经网络44-52
- 5.2.1 人工神经网络概述44-45
- 5.2.2 BP 神经网络45-51
- 5.2.3 遗传算法在神经网络中的应用51-52
- 5.3 基于GABP 神经网络的BOD 软测量模型实现52-59
- 5.3.1 数据来源与数据预处理52-53
- 5.3.2 确定辅助变量和神经网络结构53
- 5.3.3 GABP 算法53-55
- 5.3.4 仿真结果与分析55-59
- 5.4 本章小结59-60
- 6 结论与展望60-62
- 6.1 论文总结60
- 6.2 后续工作及展望60-62
- 致谢62-63
- 参考文献63-66
- 附录66-69
- 1. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录66-67
- 2. 第4章GA算法适应度函数程序67-69
- 3. 第5章GABP算法适应度函数程序69
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