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废水处理过程中各种软测量模型和控制机理模型的建模方法，并将其与多目标优化模型相结合

废水处理是一门涉及化学、物理、生物等多门学科的综合性技术，为了更高效地治理废水，人们已逐步将计算机技术和自动化技术应用于污水处理的过程控制中，构建各种高性能废水处理监测和控制系统。《废水处理过程智能控制建模与策略》详细介绍了废水处理过程中各种软测量模型和控制机理模型的建模方法，并将其与多目标优化模型相结合，应用于具体的废水处理工艺过程中，形成集水质预测、优化、控制为一体的废水处理智能优化控制模型。

【目 　　录】

前言第1章绪论11.1废水处理过程智能控制的意义11.2废水处理过程监控系统研究现状21.2.1废水处理系统在线监测技术21.2.2废水处理过程监控系统发展现状31.3废水处理过程自动控制系统研究现状31.3.1经典控制41.3.2现代控制41.3.3大系统控制51.3.4智能控制71.4废水处理在线监测及自动控制智能算法91.4.1主成分分析91.4.2云模型.4.3BP神经网络的基本结构与学习规则.4.4基于遗传算法的BP神经网络GA-BP.4.5自适应模糊神经网络结构与算法ANFIS.4.6基于小二乘法优化的支持向量机算法LSSVM.4.7基于粒子群算法优化的支持向量机算法PSO-SVM.4.8非支配排序遗传算法NSGA-II.4.9非支配排序遗传算法NSGA-III28参考文献31第2章废水物化处理的模糊神经网络控制.1废水处理智能控制系统的设计.1.1废水物化处理简介.1.2实验室造纸废水处理智能控制系统.1.3系统设备配置介绍.1.4系统软件.2混凝投药预测控制系统的设计.2.1模糊神经网络模型结构.2.2网络结构辨识.2.3网络参数学习算法.3废水处理混凝投药预测模型.3.1预测数学模型.3.2训练样本数据的获取.3.3样本数据分析与处理.3.4预测模型的结构辨识.3.5预测模型的参数辨识及仿真.4废水处理混凝投药控制模型.4.1控制数学模型.4.2控制模型的结构辨识.4.3控制模型的参数辨识.5废水处理混凝投药控制效果分析.5.1进水流量变化、进水COD不变时的控制效果.5.2进水流量不变、进水COD变化时的控制效果64参考文献66第3章废水厌氧处理的混合软测量模型及多目标优化.1厌氧处理工艺自动监控系统的设计.1.1废水厌氧处理简介.1.2废水厌氧处理自动监控系统的硬件构架.1.3废水厌氧处理自动监控系统的软件构架.2基于云模型的pH智能控制器.2.1废水处理pH控制策略.2.2云模型控制器设计.2.3MCGS下实现pH的控制与结果.2.4仿真分析.3基于PCA-LSSVM的厌氧处理出水水质软测量.3.1PCA-LSSVM的厌氧处理出水水质软测量模型.3.2厌氧出水VFA软测量模型.3.3厌氧出水COD软测量模型.4基于PSO-SVM的废水处理过程软测量.4.1PSO-SVM的废水处理过程软测量.4.2厌氧处理COD去除率预测模型.4.3厌氧处理VFA浓度预测模型.5基于动力学和PSO-SVM的废水处理产气量的混合软测量.5.1动力学模型.5.2基于微生物动力学和PSO-SVM模型.5.3厌氧处理产气量的软测量模型.6基于GA-BP的厌氧处理出水水质软测量及多目标优化.6.1GA-BP厌氧同时反硝化产甲烷过程的出水氨氮软测量模型.6.2GA-BP的废水处理过程产气量软测量.6.3基于NSGA-II的多目标优化模型.7基于PCA-BP和PCA-LSSVM的厌氧氨氧化出水软测量及多目标优化.7.1数据选取与预处理.7.2模型性能评价指标.7.3基于PCA-BP和PCA-LSSVM算法的厌氧氨氧化出水水质软测量模型.7.4基于PCA-LSSVM和NSGA-II混合智能算法的厌氧氨氧化脱氮系统多目标优化模型参考文献第4章A/O废水处理过程智能优化控制.1废水处理智能控制系统的设计.1.1A/O废水处理系统简介.1.2基于Web方式开发的废水处理智能控制APP.2基于两级模糊神经网络的溶解氧混合控制模型.2.1溶解氧控制的必要性.2.2溶解氧控制方案.2.3模糊及模糊PID控制器.2.4废水处理溶解氧控制模型.3基于参数优化的动态模糊神经网络的回流比控制模型.3.1回流比控制的必要性.3.2回流比控制方案.3.3营养物质动态变化预测模型4.3.4缺氧池末端硝态氮预测模型.3.5废水处理回流比控制模型.4A/O废水处理过程智能控制的实现及控制效果分析.4.1溶解氧控制效果分析.4.2回流比控制效果分析.5活性污泥法废水处理仿真基准模型建模与多目标优化.5.1基于MATLAB的仿真基准模型的建模.5.2基准仿真模型BSM1的多目标优化建模步骤.5.3基准仿真模型BSM1的评价函数.5.4基准仿真模型BSM1的约束规则.5.5多目标优化算法和BSM1模型之间的参数传递及使用方法.5.6基准仿真模型BSM1的进水水质分布情况.5.7优化策略下的节能减排分析

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第5章A2/O废水处理的神经网络软测量及智能优化控制.1废水处理智能控制系统的设计.1.1A2/O废水处理系统简介.1.2废水处理自动控制系统的硬件构成.1.3废水处理自动控制系统的软件构成.2基于神经网络和遗传算法的出水水质软测量.2.1神经网络软测量模型的建构和优化.2.2出水COD的软测量模型.2.3出水氨氮的软测量模型.3基于自适应模糊神经网络的出水水质软测量.3.1软测量模型结构及算法的确定.3.2出水COD的软测量模型.3.3出水氨氮的软测量模型.4基于GA-BP和动力学模型的邻苯二甲酸二丁酯降解预测模型.4.1实验材料和方法.4.2造纸废水有机物分析及选择.4.3DBP在A2/O中的迁移转化研究.4.4DBP去除机理分析与模型研究.4.5基于GA-BP神经网络的出水DBP预测模型.4.6实验模型比较.5基于自适应模糊神经网络软测量模型的溶解氧智能优化控制.5.1溶解氧控制方案.5.2废水处理出水COD预测模型.5.3废水处理溶解氧的智能优化控制5.5.4溶解氧控制效果分析参考文献第6章工业废水智能控制系统工程案例.1制浆造纸废水处理简介.1.1制浆造纸废水处理工艺简介.1.2制浆造纸废水的来源及特点.1.3制浆造纸废水处理过程的特征6.2制浆造纸废水处理过程的主要影响因素及注意事项6.2.1制浆造纸废水处理过程的主要影响因素6.2.2制浆造纸废水处理过程日常操作注意事项.3制浆造纸废水处理智能控制系统研究体系.3.1制浆造纸废水处理过程存在的问题.3.2制浆造纸废水处理控制方案.4制浆造纸废水处理应用工程系统设备简介.4.1一体化高效物化反应器.4.2两相两阶段高效厌氧反应器.4.3生物接触氧化池.4.4PS高级氧化反应器.5制浆造纸废水处理自动控制系统构建.5.1制浆造纸废水处理厂常用工艺流程.5.2智能控制系统框架.5.3智能控制系统的搭建流程.5.4设备配置.5.5组态设计.5.6智能控制系统操作运行界面.6制浆造纸废水高级氧化处理智能加药系统构建.6.1制浆造纸废水高级氧化处理智能加药系统数据处理.6.2建模基本过程及模型参数的选择与设定.6.3PS高级氧化技术智能加药控制系统的设计及仿真.6.4模糊控制器的建模过程及模型参数选定.6.5PS高级氧化智能加药系统Simulink仿真模型的建立

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