神经网络控制及其在污水处理中的应用

【摘要】：污水处理过程包括复杂的化学变化和物理变化,由于过程过于复杂,同时存在一系列不确定参数和不可测参数,所以根据物理变化和化学变化建立的数学模型都无法精确描述系统。论文在已有结果的基础上,深入分析污水处理过程,做出如下几方面的工作:首先,针对不确定非线性系统控制理论,引用神经网络自适应控制方法,对非线性系统进行自适应控制,其中包括神经网络自适应控制方法的收敛性证明和MATLAB仿真实验,验证算法的可行性。其次,针对污水处理过程,从污水处理的实际情况出发,建立污水处理控制系统的神经网络模型,并设计神经网络控制器,对系统进行控制。最后,针对污水处理过程,选取硬件PLC设备,通过对算法的理解与设计,编程导入PLC中,实现对污水处理中各级各部门的控制。控制方案可应用于具有非线性和不确定性的实际工业过程中,以达到跟踪控制的目的。 【关键词】：神经网络 污水 自适应控制 稳定性
【学位授予单位】：河北科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：X703;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 课题背景及研究意义8
• 1.2 污水处理过程的自动控制现状8-10
• 1.3 智能污水控制技术应用与发展10-12
• 1.4 本章小结12-14
• 第2章 神经网络基本理论14-20
• 2.1 神经网络基本理论14
• 2.1.1 神经网络定义14
• 2.1.2 神经网络特点14
• 2.2 神经网络自适应控制概述14-16
• 2.2.1 神经网络自适应控制本质14-15
• 2.2.2 神经网络自适应控制现存问题15-16
• 2.3 活性污泥法处理污水综述16-17
• 2.3.1 活性污泥法处理污水的基本原理16
• 2.3.2 影响活性污泥处理污水的因素16-17
• 2.4 RBF神经网络17-18
• 2.4.1 RBF神经网络概述17
• 2.4.2 RBF神经网络的网络结构17-18
• 2.5 本章小结18-20
• 第3章 污水处理神经网络控制器设计20-46
• 3.1 非线性系统控制20-29
• 3.2 神经网络控制器设计29-38
• 3.3 污水处理模型与控制38-39
• 3.4 仿真实验39-44
• 3.5 本章小结44-46
• 第4章 污水处理控制硬件实现46-55
• 4.1 活性污泥污水处理工艺流程46
• 4.2 污水处理中几个重要参数46-47
• 4.3 污水处理系统的PLC工作原理47-49
• 4.4 I/O点数分配49-51
• 4.5 系统硬件选型51-52
• 4.5.1 PLC选型51
• 4.5.2 变频器选型51
• 4.5.3 液位差计选型51
• 4.5.4 电动机选型51-52
• 4.5.5 触摸屏选型52
• 4.6 软件系统介绍52-54
• 4.7 本章小结54-55
• 结论55-56
• 参考文献56-59
• 致谢59-60
• 个人简历60

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