本书特：（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。（4）完整性：针对城市固体废物焚烧过程存在的难，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）先性：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。
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内容提要
作者简介
前言
第1章 概论
1.1 固体废物及其处理与处置
1.2 城市固体废物的概念与性质
1.3 城市固废焚烧技术发展
1.4 城市固废焚烧控制技术的发展
1.5 城市固废焚烧存在的问题
参考文献
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
2.1 概述
2.2 基于炉排炉的MSWI过程工艺描述
2.3 基于炉排炉的MSWI过程控制系统描述
2.4 MSWI过程的运行指标及其影响因素分析
2.5 MSWI过程智能优化控制问题描述及其复杂性分析
2.6 本章小结
参考文献
第3章 城市固废焚烧（MSWI）过程数值仿真
3.1 面向数值仿真的MSWI过程描述
3.2 基于CFD技术的MSWI炉内燃烧过程数值仿真
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
3.4 本章小结
参考文献
第4章 城市固废焚烧（MSWI）过程被控对象建模
4.1 MSWI过程的对象模型描述
4.2 基于TSFNN的炉膛温度模型
4.3 基于Mandani型FNN的烟气含氧量模型
4.4 基于TSFNN的MSWI过程多入多出模型
参考文献
第5章 城市固废焚烧（MSWI）过程智能控制
5.1 MSWI过程的控制分析
5.2 基于RBF-PID的MSWI过程炉膛温度控制
5.3 基于NNMPC的MSWI过程烟气含氧量控制
5.4 基于QDRNN-PID的MSWI过程多变量控制
5.5 本章小结
参考文献
第6章 城市固废焚烧（MSWI）过程二英排放浓度软测量
6.1 MSWI过程的二英（DXN）检测
6.2 基于多层特征选择的二英排放浓度软测量
6.3 基于虚拟样本优化选择的二英 排放浓度软测量
6.4 本章小结
参考文献
第7章 城市固废焚烧（MSWI）过程氮氧化物排放浓度软测量
7.1 MSWI过程的氮氧化物（NOx）检测
7.2 基于并行模块化神经网络的MSWI过程氮氧化物软测量
7.3 基于级联模块化神经网络的MSWI过程氮氧化物软测量
7.4 本章小结
参考文献
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
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
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
8.3 基于综合评估指标的概念漂移检测方法
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
8.5 本章小结
参考文献
第9章 基于案例推理的城市固废焚烧（MSWI）过程故障诊断
9.1 MSWI过程的故障分析
9.2 基于互信息的案例推理故障诊断模型
9.3 基于相似性度量的案例推理故障诊断模型
9.4 本章小结
参考文献
第10章 城市固废焚烧（MSWI）过程风量设定智能优化
10.1 MSWI过程的风量优化设定描述
10.2 基于案例推理的MSWI过程风量智能设定
10.3 基于多目标粒子群优化算法的MSWI过程风量优化设定
10.4 本章小结
参考文献
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