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 002
1.1.2　固體廢物的處理與處置技術 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　城市固廢焚燒技術發(fā)展 008
1.3.1　城市固廢焚燒機理 008
1.3.2　城市固廢焚燒特點 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的發(fā)展 011
1.4.1　自動控制的必要性 011
1.4.2　MSWI自動控制的發(fā)展 012
1.5　城市固廢焚燒存在的問題 019
參考文獻 021

第2章　基于爐排爐的城市固廢焚燒（MSWI）過程智能優(yōu)化控制問題描述 027
2.1　概述 028
2.2　基于爐排爐的MSWI過程工藝描述
2.2.1　儲存發(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過程控制系統(tǒng)描述 034
2.3.1　MSWI過程熱質(zhì)平衡 034
2.3.2　MSWI過程自動燃燒控制系統(tǒng) 043
2.4　MSWI過程的運行指標及其影響因素分析 047
2.4.1　MSWI過程運行指標 047
2.4.2　MSWI過程影響因素分析 049
2.5　MSWI過程智能優(yōu)化控制問題描述及其復雜性分析 051
2.5.1　MSWI過程智能優(yōu)化控制問題描述 051
2.5.2　MSWI過程智能優(yōu)化控制復雜性分析 053
2.6　本章小結 054
參考文獻 055

第3章　城市固廢焚燒（MSWI）過程數(shù)值仿真 057
3.1　面向數(shù)值仿真的MSWI過程描述 058
3.1.1　工藝過程描述 058
3.1.2　數(shù)學模型描述 060
3.2　基于CFD技術的MSWI爐內(nèi)燃燒過程數(shù)值仿真 069
3.2.1　概述 069
3.2.2　研究對象 070
3.2.3　模擬策略與模型設置 071
3.2.4　模擬結果與分析 072
3.3　 基于爐排固相和爐膛氣相耦合的MSWI爐內(nèi)燃燒過程數(shù)值仿真 076
3.3.1　概述 076
3.3.2　研究對象 077
3.3.3　模擬策略與模型設置 077
3.3.4　模擬結果與分析 080
3.4　本章小結 096
參考文獻 096

第4章　城市固廢焚燒（MSWI）過程被控對象建模 101
4.1　MSWI過程的對象模型描述 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　建模算法及實現(xiàn) 103
4.2.4　實驗驗證 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　建模算法及實現(xiàn) 112
4.3.4　實驗驗證 117
4.4　基于TSFNN的MSWI過程多入多出模型 122
4.4.1　概述 122
4.4.2　建模策略 124
4.4.3　建模算法及算法實現(xiàn) 128
4.4.4　實驗驗證 131
參考文獻 138

第5章　城市固廢焚燒（MSWI）過程智能控制 145
5.1　MSWI過程的控制分析 146
5.2　基于RBF-PID的MSWI過程爐膛溫度控制 146
5.2.1　概述 146
5.2.2　爐膛溫度控制策略 147
5.2.3　控制算法及實現(xiàn) 148
5.2.4　實驗驗證 151
5.3　基于NNMPC的MSWI過程煙氣含氧量控制 155
5.3.1　概述 155
5.3.2　煙氣含氧量模型預測控制策略 156
5.3.3　控制算法及實現(xiàn) 157
5.3.4　實驗驗證 161
5.4　基于QDRNN-PID的MSWI過程多變量控制 164
5.4.1　概述 164
5.4.2　多變量控制策略 166
5.4.3　控制算法及實現(xiàn) 167
5.4.4　實驗驗證 171
5.5　本章小結 181
參考文獻 182

第6章　城市固廢焚燒（MSWI）過程二英排放濃度軟測量 187
6.1　MSWI過程的二英（DXN）檢測 188
6.1.1　概述 188
6.1.2　DXN描述 190
6.1.3　面向DXN排放的MSWI過程描述 191
6.1.4　MSWI過程的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　實驗驗證 204
6.3　基于虛擬樣本優(yōu)化選擇的二英排放濃度軟測量 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　實驗驗證 224
6.4　本章小結 229
參考文獻 230

第7章　城市固廢焚燒（MSWI）過程氮氧化物排放濃度軟測量 239
7.1　MSWI過程的氮氧化物（NOx）檢測 240
7.2　基于并行模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡的MSWI過程氮氧化物軟測量 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　實驗驗證 250
7.3　基于級聯(lián)模塊化神經(jīng)網(wǎng)絡的MSWI過程氮氧化物軟測量 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　實驗驗證 260
7.4　本章小結 263
參考文獻 263

第8章　面向城市固廢焚燒（MSWI）過程軟測量模型的概念漂移檢測 269
8.1　面向城市固廢焚燒（MSWI）過程軟測量模型的概念漂移檢測 270
8.1.1　概述 270
8.1.2　應用場景簡述 271
8.1.3　概念漂移處理流程 273
8.2　基于難測參數(shù)誤差支撐分布假設檢驗的概念漂移檢測方法 274
8.2.1　概述 274
8.2.2　相關工作 275
8.2.3　算法策略與實現(xiàn) 277
8.2.4　實驗驗證 281
8.3　基于綜合評估指標的概念漂移檢測方法 292
8.3.1　概述 292
8.3.2　相關工作 293
8.3.3　算法策略與實現(xiàn) 294
8.3.4　實驗驗證 299
8.4　 聯(lián)合樣本輸出與特征空間的半監(jiān)督概念漂移檢測方法 308
8.4.1 　概述 308
8.4.2　相關工作 309
8.4.3　算法策略與實現(xiàn) 311
8.4.4　實驗驗證 315
8.5　本章小結 324
參考文獻 324

第9章　基于案例推理的城市固廢焚燒（MSWI）過程故障診斷 331
9.1　MSWI過程的故障分析 332
9.1.1　常見故障類型 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CBR模型的故障診斷 343
9.2.5　實驗驗證 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CBR模型的故障診斷模型 360
9.3.4　實驗驗證 364
9.4　本章小結 369
參考文獻 369

第10章　城市固廢焚燒（MSWI）過程風量設定智能優(yōu)化 377
10.1　MSWI過程的風量優(yōu)化設定描述 378
10.2　基于案例推理的MSWI過程風量智能設定 379
10.2.1　概述 379
10.2.2　智能設定策略 382
10.2.3　智能設定算法及實現(xiàn) 384
10.2.4　實驗驗證 390
10.3　基于多目標粒子群優(yōu)化算法的MSWI過程風量優(yōu)化設定 393
10.3.1　概述 393
10.3.2　優(yōu)化設定策略 395
10.3.3　優(yōu)化設定算法及實現(xiàn) 396
10.3.4　實驗驗證 401
10.4　本章小結 406
參考文獻 406