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  • 城市固废焚烧过程智能优化控制 乔俊飞 等 著 专业科技 文轩网
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    • 作者: 乔俊飞、汤健、蒙西、严爱军 著著
    • 出版社: 化学工业出版社
    • 出版时间:2023-04-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: 乔俊飞、汤健、蒙西、严爱军 著著
    • 出版社:化学工业出版社
    • 出版时间:2023-04-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2023-04-01
    • 字数:502000
    • 页数:410
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787122424020
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:化学工业出版社

    城市固废焚烧过程智能优化控制

    作  者:乔俊飞 等 著
    定  价:128
    出 版 社:化学工业出版社
    出版日期:2023年04月01日
    页  数:424
    装  帧:平装
    ISBN:9787122424020
    主编推荐

    本书特点: (1)系统性:梳理了固体废物的相关概念以及相关的处理与处置技术,阐述城市固体废物的特征及其焚烧技术的原理与研究进展。 (2)针对性:以世界范围内应用广泛的基于机械炉排炉的城市固体废物焚烧过程进行特性分析; (3)首创性:首次从控制学科的视角对城市固体废物焚烧过程进行机理分析和问题描述,明晰实现该过程智能建模和优化控制所存在的难点。 (4)完整性:针对城市固体废物焚烧过程存在的难点,提出了从焚烧过程建模、运行指标软测量、燃烧状态识别、概念漂移检测到焚烧过程故障诊断与过程参数优化设定的全面的相应解决策略。 (5)优选性:采用人工智能领域的深度学习、集成学习、机器视觉、案例推理、模块化神经网络等技术,提出融合机理知识的数据驱动智能建模与优化控制算法。

    内容简介

    本书针对目前城市固废焚烧过程运行控制存在的若干关键科学问题,结合作者多年在该领域的研究工作积累,系统地分析和讨论了面向城市固废焚烧过程智能优化控制的方法与应用问题。内容包括城市固废处理研究现状及优化控制问题描述、焚烧过程数值仿真模型构建、数据驱动的过程对象建模与智能控制、关键污染物排放软测量模型及其概念漂移检测机制、数据驱动的智能故障诊断与优化设定方法等。本书适合从事自动控制理论与技术、城市固废焚烧工程技术等领域的专业研究人员和工程技术人员阅读,也可作为高等院校相关专业研究生及高年级本科生的教材参考书。

    作者简介

    乔俊飞,北京工业大学教授、博士生导师,环保自动化领域专家。国家自然科学基金创新群体项目负责人,教育部"长江学者奖励计划"特聘教授,国家杰出青年基金获得者,重量百千万人才工程入选者,享受国务院特殊津贴专家。现任智慧环保北京实验室主任、智能感知与自主控制教育部工程中心主任,兼任中国人工智能学会常务理事,中国自动化学会理事。 长期从事计算智能与智能优化控制领域研究工作,在污染防治过程智能特征检测、自组织控制和多目标动态优化方面取得开创性成果,多项成果已广泛应用于环保企业生产实践,取得了显著的经济、社会和生态效益。 汤健,北京工业大学教授、博士生导师,智慧环保北京实验室副主任。主要研究领域为小样本数据建模和固废处理过程智能控制。主持科技部国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上项目、北京市自然科学基金等十余项;获国防科技进步二等奖2项、三等奖1项;发表SCI论文40余篇;申请美国/中国发明专利null

    精彩内容

    目录
    第1章概论001
    1.1固体废物及其处理与处置002
    1.1.1固体废物的定义及分类002
    1.1.2固体废物的处理与处置技术003
    1.2城市固体废物的概念与性质005
    1.2.1城市固废的概念005
    1.2.2城市固废的性质006
    1.3城市固废焚烧技术发展008
    1.3.1城市固废焚烧机理008
    1.3.2城市固废焚烧特点010
    1.3.3城市固废焚烧发展阶段010
    1.4城市固废焚烧控制技术的发展011
    1.4.1自动控制的必要性011
    1.4.2MSWI自动控制的发展012
    1.5城市固废焚烧存在的问题019
    参考文献021

    第2章基于炉排炉的城市固废焚烧(MSWI)过程智能优化控制问题描述027
    2.1概述028
    2.2基于炉排炉的MSWI过程工艺描述
    2.2.1储存发酵系统029
    2.2.2固废燃烧系统030
    2.2.3余热交换系统032
    2.2.4蒸汽发电系统032
    2.2.5烟气处理系统033
    2.2.6烟气排放系统034
    2.3基于炉排炉的MSWI过程控制系统描述034
    2.3.1MSWI过程热质平衡034
    2.3.2MSWI过程自动燃烧控制系统043
    2.4MSWI过程的运行指标及其影响因素分析047
    2.4.1MSWI过程运行指标047
    2.4.2MSWI过程影响因素分析049
    2.5MSWI过程智能优化控制问题描述及其复杂性分析051
    2.5.1MSWI过程智能优化控制问题描述051
    2.5.2MSWI过程智能优化控制复杂性分析053
    2.6本章小结054
    参考文献055

    第3章城市固废焚烧(MSWI)过程数值仿真057
    3.1面向数值仿真的MSWI过程描述058
    3.1.1工艺过程描述058
    3.1.2数学模型描述060
    3.2基于CFD技术的MSWI炉内燃烧过程数值仿真069
    3.2.1概述069
    3.2.2研究对象070
    3.2.3模拟策略与模型设置071
    3.2.4模拟结果与分析072
    3.3基于炉排固相和炉膛气相耦合的MSWI炉内燃烧过程数值仿真076
    3.3.1概述076
    3.3.2研究对象077
    3.3.3模拟策略与模型设置077
    3.3.4模拟结果与分析080
    3.4本章小结096
    参考文献096

    第4章城市固废焚烧(MSWI)过程被控对象建模101
    4.1MSWI过程的对象模型描述102
    4.2基于TSFNN的炉膛温度模型102
    4.2.1概述102
    4.2.2炉膛温度建模策略103
    4.2.3建模算法及实现103
    4.2.4实验验证106
    4.3基于Mandani型FNN的烟气含氧量模型110
    4.3.1概述110
    4.3.2烟气含氧量建模策略111
    4.3.3建模算法及实现112
    4.3.4实验验证117
    4.4基于TSFNN的MSWI过程多入多出模型122
    4.4.1概述122
    4.4.2建模策略124
    4.4.3建模算法及算法实现128
    4.4.4实验验证131
    参考文献138

    第5章城市固废焚烧(MSWI)过程智能控制145
    5.1MSWI过程的控制分析146
    5.2基于RBF-PID的MSWI过程炉膛温度控制146
    5.2.1概述146
    5.2.2炉膛温度控制策略147
    5.2.3控制算法及实现148
    5.2.4实验验证151
    5.3基于NNMPC的MSWI过程烟气含氧量控制155
    5.3.1概述155
    5.3.2烟气含氧量模型预测控制策略156
    5.3.3控制算法及实现157
    5.3.4实验验证161
    5.4基于QDRNN-PID的MSWI过程多变量控制164
    5.4.1概述164
    5.4.2多变量控制策略166
    5.4.3控制算法及实现167
    5.4.4实验验证171
    5.5本章小结181
    参考文献182

    第6章城市固废焚烧(MSWI)过程二英排放浓度软测量187
    6.1MSWI过程的二英(DXN)检测188
    6.1.1概述188
    6.1.2DXN描述190
    6.1.3面向DXN排放的MSWI过程描述191
    6.1.4MSWI过程的DXN生成描述192
    6.1.5DXN排放的控制措施193
    6.2基于多层特征选择的二英排放浓度软测量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实验验证204
    6.3基于虚拟样本优化选择的二英排放浓度软测量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实验验证224
    6.4本章小结229
    参考文献230

    第7章城市固废焚烧(MSWI)过程氮氧化物排放浓度软测量239
    7.1MSWI过程的氮氧化物(NOx)检测240
    7.2基于并行模块化神经网络的MSWI过程氮氧化物软测量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实验验证250
    7.3基于级联模块化神经网络的MSWI过程氮氧化物软测量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实验验证260
    7.4本章小结263
    参考文献263

    第8章面向城市固废焚烧(MSWI)过程软测量模型的概念漂移检测269
    8.1面向城市固废焚烧(MSWI)过程软测量模型的概念漂移检测270
    8.1.1概述270
    8.1.2应用场景简述271
    8.1.3概念漂移处理流程273
    8.2基于难测参数误差支撑分布假设检验的概念漂移检测方法274
    8.2.1概述274
    8.2.2相关工作275
    8.2.3算法策略与实现277
    8.2.4实验验证281
    8.3基于综合评估指标的概念漂移检测方法292
    8.3.1概述292
    8.3.2相关工作293
    8.3.3算法策略与实现294
    8.3.4实验验证299
    8.4联合样本输出与特征空间的半监督概念漂移检测方法308
    8.4.1概述308
    8.4.2相关工作309
    8.4.3算法策略与实现311
    8.4.4实验验证315
    8.5本章小结324
    参考文献324

    第9章基于案例推理的城市固废焚烧(MSWI)过程故障诊断331
    9.1MSWI过程的故障分析332
    9.1.1常见故障类型333
    9.1.2故障影响因素335
    9.2基于互信息的案例推理故障诊断模型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互信息改进CBR模型的故障诊断343
    9.2.5实验验证347
    9.3基于相似性度量的案例推理故障诊断模型351
    9.3.1概述351
    9.3.2相似性度量描述354
    9.3.3相似度改进CBR模型的故障诊断模型360
    9.3.4实验验证364
    9.4本章小结369
    参考文献369

    第10章城市固废焚烧(MSWI)过程风量设定智能优化377
    10.1MSWI过程的风量优化设定描述378
    10.2基于案例推理的MSWI过程风量智能设定379
    10.2.1概述379
    10.2.2智能设定策略382
    10.2.3智能设定算法及实现384
    10.2.4实验验证390
    10.3基于多目标粒子群优化算法的MSWI过程风量优化设定393
    10.3.1概述393
    10.3.2优化设定策略395
    10.3.3优化设定算法及实现396
    10.3.4实验验证401
    10.4本章小结406
    参考文献406

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