基于人工智能的污水处理溶解氧浓度建模与控制

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基于人工智能的污水处理溶解氧浓度建模与控制

     论文目录

摘要第1-6页

Abstract第6-10页

第1章 绪论第10-16页

   ·课题的研究背景第10-11页

   ·人工智能控制研究的发展现状第11-12页

   ·污水处理智能控制的研究现状与存在的问题第12-13页

   ·课题研究的意义第13-14页

   ·课题来源及预期研究结果第14页

   ·研究内容与论文结构第14-16页

第2章 活性污泥法污水处理基本工艺与技术第16-22页

   ·活性污泥法的产生与发展第16页

   ·活性污泥法的形态与性质第16-17页

   ·活性污泥法基本工艺概述第17-20页

     ·传统推流式第17-18页

     ·逐步曝气式第18-19页

     ·接触稳定式第19页

     ·完全混合式第19-20页

   ·影响曝气池中好氧微生物生长的主要因素第20-21页

   ·本章小结第21-22页

第3章 模糊控制与人工神经网络基础理论第22-33页

   ·模糊控制系统的一般描述第22页

   ·模糊逻辑推理第22-23页

   ·基本模糊控制器的设计第23-27页

     ·模糊化和解模糊化第24-26页

     ·模糊控制规则的选取第26页

     ·量化因子和比例因子的选择第26-27页

   ·神经网络概述第27-32页

     ·神经元模型第28-29页

     ·神经网络结构第29-30页

     ·神经网络学习算法第30-32页

   ·本章小结第32-33页

第4章 基于自适应模糊神经网络控制的污水处理系统设计第33-52页

   ·引言第33-34页

   ·活性污泥系统的理想化模型建立第34-39页

     ·经典活性污泥法动力学模型的发展第34页

     ·传统推流式活性污泥法理想数学模型的建立第34-39页

   ·自适应模糊神经网络控制的污水处理系统第39-47页

     ·ANFIS 自适应模糊神经推理系统结构第40-42页

     ·ANFIS 控制器最优参数的确定第42-46页

     ·模糊神经网络控制系统模型第46-47页

   ·污水处理系统仿真结果分析第47-50页

   ·本章小结第50-52页

第5章 基于模糊神经网络 PID 控制的污水处理系统仿真研究第52-68页

   ·引言第52页

   ·活性污泥法污水处理系统第52-54页

   ·模糊神经网络PID 控制第54-64页

     ·模糊神经网络PID 控制系统结构第54-56页

     ·动态递归网络模型辨识第56-59页

     ·模糊神经网络结构第59-63页

     ·模糊神经网络PID 控制算法第63-64页

   ·污水处理系统仿真研究第64-67页

   ·本章小结第67-68页

结论第68-70页

参考文献第70-76页

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第76-77页

致谢第77-78页

作者简介第78页

论文编号BS451166，这篇论文共78页
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