模糊粗糙集在污水处理过程中的应用

【摘要】：污水处理过程是个典型的多变量、非线性、具有强外部干扰的复杂工业过程。因此,如何进行污水处理工艺过程的故障诊断成为一个研究课题。本文结合基于模糊粗糙集的属性选择方法及支持向量机分类机理,提出一种新的故障诊断方法。首先使用基于粗糙集的属性选择(FRFS)对过程特征变量进行约简,去除数据中的噪声,并降低过程数据的维数,获得具有代表性的过程特征信息,同时充分利用SVM的良好推广性能,提高了预测分类精度。最后将改故障诊断方法应用于广州沥滘污水处理厂,仿真结果表明了该方法的优越性。 【作者单位】： 华南理工大学自动化科学与工程学院;
【关键词】： 污水处理 故障诊断 特征选择 模糊粗糙集 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金项目(60774032) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20070561006) 广东省自然科学基金博士启动项目(9451064101002853)
【分类号】：X703
【正文快照】： 城市污水处理厂长期稳定运行是较为困难的,在一些污水处理厂,处理效果不佳、运行费用高和污染环境等现象常常是由运行问题引起的。国内现有污水处理厂用于故障诊断的智能技术多为专家系统[1],但专家系统存在知识获取瓶颈问题。近年来,支持向量机SVM受到广泛关注,它是基于结构

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