基于管道混合器pH智能控制系统的设计与应用



基于管道混合器pH智能控制系统的设计与应用

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基于管道混合器pH智能控制系统的设计与应用

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第一章绪论	第8-29页
· 计算机控制系统概述	第8-14页
· 计算机控制系统的发展概况	第8-9页
· 计算机控制系统组成和工作原理	第9-11页
· 计算机控制系统的经典形式	第11-14页
· 智能控制的研究现状及面临的挑战	第14-16页
· 智能控制理论发展概述	第14-15页
· 智能控制面临的挑战	第15-16页
· 支持向量机理论	第16-25页
· 统计学习理论	第17-21页
· 支持向量机	第21-24页
· 支持向量机的优点及应用	第24-25页
· 预测控制的发展、原理及结构	第25-28页
· 本文的组织形式	第28-29页
第二章中和过程特性及pH控制策略	第29-48页
· 中和过程特性及机理模型	第29-34页
· 中和过程特性	第29-32页
· 中和过程机理模型	第32-34页
· 中和过程pH控制策略	第34-38页
· 国内典型的控制策略分析	第34-36页
· 废水处理pH控制策略研究	第36-38页
· 中和过程的PID控制算法	第38-47页
· 常规线性PID控制	第38-40页
· 不完全微分的PID控制	第40-42页
· 控制系统指标及参数整定	第42-45页
· 中和过程增益的非线性补偿	第45-47页
· 本章小结	第47-48页
第三章基于支持向量机回归模型的中和过程预测控制	第48-66页
· 研究出发点	第48-49页
· 数学基础	第49-50页
· 支持向量机回归建模	第50-57页
· 支持向量机	第50-53页
· 核函数及参数	第51-52页
· 损失函数	第52-53页
· 支持向量机回归原理	第53-55页
· 中和过程建模实现	第55-57页
· 支持向量机回归模型预测控制	第57-60页
· 支持向量机预测控制原理	第57-59页
· 支持向量机预测模型	第57页
· LMF滚动优化策略	第57-59页
· 反馈校正	第59页
· 中和过程支持向量机回归模型预测控制实现	第59-60页
· 支持向量机回归预测控制的仿真实验与分析	第60-65页
· 仿真软件介绍	第60-61页
· 支持向量机回归模型仿真实验	第61-64页
· 支持向量机回归模型预测控制仿真实验	第64-65页
· 本章小结	第65-66页
第四章 pH智能控制系统的实现	第66-81页
· 引言	第66页
· 系统简介	第66-67页
· 系统硬件	第67-68页
· 系统软件	第68-71页
· 上位机监控系统功能介绍	第71-78页
· 主流程画面功能介绍	第71-73页
· 辅助画面功能介绍及操作	第73-78页
· 现场控制效果分析	第78-80页
· 本章小结	第80-81页
第五章总结与展望	第81-83页
参考文献	第83-87页
硕士生期间参加的科研工作	第87-88页
科研项目	第87页
发表论文	第87-88页
致谢	第88 页

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