城市固廢焚燒過(guò)程智能優(yōu)化控制

第1章　概論    001
1.1　固體廢物及其處理與處置    002
1.1.1　固體廢物的定義及分類(lèi)    002
1.1.2　固體廢物的處理與處置技術(shù)    003
1.2　城市固體廢物的概念與性質(zhì)    005
1.2.1　城市固廢的概念    005
1.2.2　城市固廢的性質(zhì)    006
1.3　城市固廢焚燒技術(shù)發(fā)展    008
1.3.1　城市固廢焚燒機(jī)理    008
1.3.2　城市固廢焚燒特點(diǎn)    010
1.3.3　城市固廢焚燒發(fā)展階段    010
1.4　城市固廢焚燒控制技術(shù)的發(fā)展    011
1.4.1　自動(dòng)控制的必要性    011
1.4.2　MSWI自動(dòng)控制的發(fā)展    012
1.5　城市固廢焚燒存在的問(wèn)題    019
參考文獻(xiàn)    021
第2章　基于爐排爐的城市固廢焚燒（MSWI）過(guò)程智能優(yōu)化控制問(wèn)題描述    027
2.1　概述    028
2.2　基于爐排爐的MSWI過(guò)程工藝描述    
2.2.1　儲(chǔ)存發(fā)酵系統(tǒng)    029 
2.2.2　固廢燃燒系統(tǒng)    030 
2.2.3　余熱交換系統(tǒng)    032 
2.2.4　蒸汽發(fā)電系統(tǒng)    032 
2.2.5　煙氣處理系統(tǒng)    033 
2.2.6　煙氣排放系統(tǒng)    034
2.3　基于爐排爐的MSWI過(guò)程控制系統(tǒng)描述    034 
2.3.1　MSWI過(guò)程熱質(zhì)平衡    034 
2.3.2　MSWI過(guò)程自動(dòng)燃燒控制系統(tǒng)    043
2.4　MSWI過(guò)程的運(yùn)行指標(biāo)及其影響因素分析    047 
2.4.1　MSWI過(guò)程運(yùn)行指標(biāo)    047 
2.4.2　MSWI過(guò)程影響因素分析    049
2.5　MSWI過(guò)程智能優(yōu)化控制問(wèn)題描述及其復(fù)雜性分析    051 
2.5.1　MSWI過(guò)程智能優(yōu)化控制問(wèn)題描述    051 
2.5.2　MSWI過(guò)程智能優(yōu)化控制復(fù)雜性分析    053
2.6　本章小結(jié)    054
參考文獻(xiàn)    055
第3章　城市固廢焚燒（MSWI）過(guò)程數(shù)值仿真    057
3.1　面向數(shù)值仿真的MSWI過(guò)程描述    058 
3.1.1　工藝過(guò)程描述    058 
3.1.2　數(shù)學(xué)模型描述    060
3.2　基于CFD技術(shù)的MSWI爐內(nèi)燃燒過(guò)程數(shù)值仿真    069 
3.2.1　概述    069 
3.2.2　研究對(duì)象    070
3.2.3　模擬策略與模型設(shè)置    071 
3.2.4　模擬結(jié)果與分析    072
3.3　 基于爐排固相和爐膛氣相耦合的MSWI爐內(nèi)燃燒過(guò)程數(shù)值仿真    076 
3.3.1　概述    076 
3.3.2　研究對(duì)象    077 
3.3.3　模擬策略與模型設(shè)置    077 
3.3.4　模擬結(jié)果與分析    080
3.4　本章小結(jié)    096
參考文獻(xiàn)    096
第4章　城市固廢焚燒（MSWI）過(guò)程被控對(duì)象建模    101
4.1　MSWI過(guò)程的對(duì)象模型描述    102
4.2　基于TSFNN的爐膛溫度模型    102 
4.2.1　概述    102 
4.2.2　爐膛溫度建模策略    103 
4.2.3　建模算法及實(shí)現(xiàn)    103 
4.2.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    106
4.3　基于Mandani型FNN的煙氣含氧量模型    110 
4.3.1　概述    110 
4.3.2　煙氣含氧量建模策略    111 
4.3.3　建模算法及實(shí)現(xiàn)    112 
4.3.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    117
4.4　基于TSFNN的MSWI過(guò)程多入多出模型    122 
4.4.1　概述    122 
4.4.2　建模策略    124
4.4.3　建模算法及算法實(shí)現(xiàn)    128 
4.4.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    131
參考文獻(xiàn)    138
第5章　城市固廢焚燒（MSWI）過(guò)程智能控制    145
5.1　MSWI過(guò)程的控制分析    146
5.2　基于RBF-PID的MSWI過(guò)程爐膛溫度控制    146 
5.2.1　概述    146 
5.2.2　爐膛溫度控制策略    147 
5.2.3　控制算法及實(shí)現(xiàn)    148 
5.2.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    151
5.3　基于NNMPC的MSWI過(guò)程煙氣含氧量控制    155 
5.3.1　概述    155 
5.3.2　煙氣含氧量模型預(yù)測(cè)控制策略    156 
5.3.3　控制算法及實(shí)現(xiàn)    157 
5.3.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    161
5.4　基于QDRNN-PID的MSWI過(guò)程多變量控制    164 
5.4.1　概述    164 
5.4.2　多變量控制策略    166 
5.4.3　控制算法及實(shí)現(xiàn)    167 
5.4.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    171
5.5　本章小結(jié)    181
參考文獻(xiàn)    182
第6章　城市固廢焚燒（MSWI）過(guò)程二英排放濃度軟測(cè)量    187
6.1　MSWI過(guò)程的二英（DXN）檢測(cè)    188 
6.1.1　概述    188 
6.1.2　DXN描述    190 
6.1.3　面向DXN排放的MSWI過(guò)程描述    191 
6.1.4　MSWI過(guò)程的DXN生成描述    192 
6.1.5　DXN排放的控制措施    193
6.2　基于多層特征選擇的二英排放濃度軟測(cè)量    194 
6.2.1　概述    194 
6.2.2　建模策略    195 
6.2.3　建模算法    197 
6.2.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    204
6.3　基于虛擬樣本優(yōu)化選擇的二英排放濃度軟測(cè)量    214 
6.3.1　概述    214 
6.3.2　建模策略    216 
6.3.3　建模算法    217 
6.3.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    224
6.4　本章小結(jié)    229
參考文獻(xiàn)    230
第7章　城市固廢焚燒（MSWI）過(guò)程氮氧化物排放濃度軟測(cè)量    239
7.1　MSWI過(guò)程的氮氧化物（NOx）檢測(cè)    240
7.2　基于并行模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MSWI過(guò)程氮氧化物軟測(cè)量    240 
7.2.1　概述    240 
7.2.2　建模策略    241 
7.2.3　建模算法    242 
7.2.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    250
7.3　基于級(jí)聯(lián)模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MSWI過(guò)程氮氧化物軟測(cè)量    253 
7.3.1　概述    253 
7.3.2　建模策略    255 
7.3.3　建模算法    255 
7.3.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    260
7.4　本章小結(jié)    263
參考文獻(xiàn)    263
第8章　面向城市固廢焚燒（MSWI）過(guò)程軟測(cè)量模型的概念漂移檢測(cè)    269
8.1　面向城市固廢焚燒（MSWI）過(guò)程軟測(cè)量模型的概念漂移檢測(cè)    270 
8.1.1　概述    270 
8.1.2　應(yīng)用場(chǎng)景簡(jiǎn)述    271 
8.1.3　概念漂移處理流程    273
8.2　基于難測(cè)參數(shù)誤差支撐分布假設(shè)檢驗(yàn)的概念漂移檢測(cè)方法    274 
8.2.1　概述    274 
8.2.2　相關(guān)工作    275 
8.2.3　算法策略與實(shí)現(xiàn)    277
8.2.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    281
8.3　基于綜合評(píng)估指標(biāo)的概念漂移檢測(cè)方法    292 
8.3.1　概述    292 
8.3.2　相關(guān)工作    293 
8.3.3　算法策略與實(shí)現(xiàn)    294 
8.3.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    299
8.4　 聯(lián)合樣本輸出與特征空間的半監(jiān)督概念漂移檢測(cè)方法    308 
8.4.1 　概述    308 
8.4.2　相關(guān)工作    309 
8.4.3　算法策略與實(shí)現(xiàn)    311 
8.4.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    315
8.5　本章小結(jié)    324
參考文獻(xiàn)    324
第9章　基于案例推理的城市固廢焚燒（MSWI）過(guò)程故障診斷    331
9.1　MSWI過(guò)程的故障分析    332 
9.1.1　常見(jiàn)故障類(lèi)型    333 
9.1.2　故障影響因素    335
9.2　基于互信息的案例推理故障診斷模型    337 
9.2.1　概述    337 
9.2.2　案例推理描述    339 
9.2.3　互信息描述    342 
9.2.4　互信息改進(jìn)CBR模型的故障診斷    343 
9.2.5　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    347
9.3　基于相似性度量的案例推理故障診斷模型    351
9.3.1　概述    351 
9.3.2　相似性度量描述    354 
9.3.3　相似度改進(jìn)CBR模型的故障診斷模型    360 
9.3.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    364
9.4　本章小結(jié)    369
參考文獻(xiàn)    369
第10章　城市固廢焚燒（MSWI）過(guò)程風(fēng)量設(shè)定智能優(yōu)化    377
10.1　MSWI過(guò)程的風(fēng)量?jī)?yōu)化設(shè)定描述    378
10.2　基于案例推理的MSWI過(guò)程風(fēng)量智能設(shè)定    379 
10.2.1　概述    379 
10.2.2　智能設(shè)定策略    382 
10.2.3　智能設(shè)定算法及實(shí)現(xiàn)    384 
10.2.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    390
10.3　基于多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法的MSWI過(guò)程風(fēng)量?jī)?yōu)化設(shè)定    393 
10.3.1　概述    393 
10.3.2　優(yōu)化設(shè)定策略    395 
10.3.3　優(yōu)化設(shè)定算法及實(shí)現(xiàn)    396 
10.3.4　實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證    401
10.4　本章小結(jié)    406
參考文獻(xiàn)    406