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污水生化处理系统的智能预测及鲁棒优化控制研究

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污水生化处理系统的智能预测及鲁棒优化控制研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第一章 绪论第14-30页
  · 研究背景和意义第14-17页
    · 研究背景第14-16页
    · 研究意义第16-17页
  · 污水处理系统概述第17-19页
    · 污水处理活性污泥法简介第17-18页
    · 活性污泥法处理的数学模型介绍第18-19页
  · 污水处理系统过程控制研究的现状第19-23页
    · 污水处理系统水质软测量模型第19-20页
    · 污水处理系统鲁棒控制第20-21页
    · 污水处理系统节能优化第21-23页
  · 鲁棒控制理论发展概况第23-26页
    · 小增益定理第23-24页
    · 多项式稳定理论第24-25页
    · 回路成形法第25-26页
    · H¥控制理论第26页
  · 论文的创新点和内容安排第26-30页
    · 论文的创新点第26-27页
    · 论文的内容安排第27-30页
第二章 污水处理系统出水水质BOD的软测量第30-43页
  · 引言第30-31页
  · 模糊聚类最小二乘支持向量机第31-34页
    · GK模糊聚类算法第31-32页
    · 最小二乘支持向量机第32-34页
    · GK-LSSVM的结构第34页
  · 在线GK-LSSVM迭代算法第34-38页
    · GK迭代算法第34-36页
    · 在线最小二乘支持向量机的稀疏性第36-38页
  · 仿真实验及结果分析第38-42页
  · 本章小结第42-43页
第三章 污水处理过程中回流微生物浓度的鲁棒控制第43-61页
  · 引言第43页
  · 污水回流控制模型第43-49页
    · 简化污水模型第43-46页
    · 线性分式变换第46-49页
  · 鲁棒控制器结构第49-55页
    · 小增益定理结构第49-51页
    · 区间控制系统描述第51-52页
    · 基于Kharitonov定理的控制器鲁棒性分析第52-55页
  · 基于遗传算法的鲁棒控制器设计第55-57页
    · 遗传算法第55-56页
    · 基于遗传算法的鲁棒控制器参数寻优第56-57页
  · 仿真实验及结果分析第57-60页
    · 基于小增益定理的仿真实验第57-58页
    · 基于Kharitonov定理的仿真实验第58-60页
    · 算法比较分析第60页
  · 本章小结第60-61页
第四章 污水处理过程中溶解氧浓度的鲁棒控制第61-76页
  · 引言第61-62页
  · H_∞回路成形设计第62-63页
  · 间隙度量与鲁棒稳定性分析第63-67页
    · 间隙度量及其几何意义第63-65页
    · 间隙度量的鲁棒稳定性第65-67页
  · 智能优化算法选择第67-71页
    · 粒子群优化算法介绍第67-69页
    · 遗传算法和粒子群算法比较第69-71页
  · 基于粒子群算法的鲁棒控制器设计第71-75页
    · 基于粒子群算法的鲁棒控制器参数优化第71-72页
    · 仿真实验及结果分析第72-75页
  · 本章小结第75-76页
第五章 污水处理过程中硝态氮去除的鲁棒控制第76-92页
  · 引言第76-77页
  · 生物脱氮过程的建模第77-80页
    · 硝态氮去除研究对象第77-79页
    · 硝态氮模型第79-80页
  · 污水处理系统硝态氮反馈控制结构第80-82页
  · 遗传粒子群混合算法第82-85页
    · PSO-GA算法第82-83页
    · GA-PSO算法第83页
    · 算法比较第83-85页
  · 基于GA-PSO算法的硝态氮去除鲁棒控制第85-90页
    · 常用的PID控制器参数整定方法第85-86页
    · 基于GA-PSO算法的鲁棒控制第86-87页
    · 仿真实验及结果分析第87-90页
  · 本章小结第90-92页
第六章 污水处理系统的节能优化控制第92-104页
  · 引言第92-93页
  · BSM1综合模型结构第93-99页
    · BSM1模型简介第93页
    · 活性污泥数学模型第93-97页
    · 二沉池模型第97-99页
  · 污水生化处理过程的设定值优化第99-101页
    · 污水生化处理过程的设定值优化问题第99-100页
    · 智能算法优化污水控制器第100-101页
  · 仿真实验及结果分析第101-103页
  · 本章小结第103-104页
结论第104-106页
参考文献第106-124页
攻读博士学位期间取得的研究成果第124-126页
致谢第126-127页
附件第127页

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