面向污水处理过程的软测量方法研究

【摘要】：随着人们生活水平的提高和工业化进程的加速,居民的生活污水以及工厂的工业污水排放量日益加大,及时有效的污水处理得到了高度的重视。在污水处理的过程中需要检测一些关键的水质参数,及时有效地调控,从而可以达到高效处理污水的目的。然而有些工艺参数不易直接测量,这就对污水水质参数的软测量提出了要求。本文第一部分研究了基于变量重要性投影法(Variable importance in Projection,VIP)、遗传算法(Genetic Algorithms,GA)、移动窗口法(Moving Window,WM)的辅助变量选择方法,讨论了各个方法的参数选定以及优缺点,并将三种方法结合偏最小二乘建立回归模型,在MATLAB平台上仿真,对出水BOD进行预测。结果表明,通过辅助变量选择之后,虽然模型的运行时间略有增加,但是模型的预测精度与仅使用偏最小二乘回归法建立的模型相比较,有了显著提高。第二部分研究了分别研究了基于时间窗(Sliding Time Window,STW)和即时学习(Just In Time,JIT)的在线模型,并对时间差分法(Time Difference,TD)进行了讨论。探讨各个方法的参数选定以及优缺点,并将在线模型与辅助变量选择法结合,MATLAB仿真结果表明,在线模型的预测效果良好。另外,在线模型和离线模型相比较而言,前者的模型预测精度要明显好于后者,说明了在建立系统的动态模型时,充分考虑了系统的工作点特性,随着时间的推移,动态模型能够实时找出与系统工作点最相关的样本数据,从而建立的模型最能反映系统当前状态,预测精度也会有一定程度的提升。第三部分研究了基于子空间辨识(Subspace Identification)的软测量建模。首先对该算法进行了详细的推导,接着将该算法分别结合在线模型(即时学习法)和离线模型(时间差分法)建立模型,仿真结果表明,并不是所有的在线模型的预测效果都要好于离线模型,由于该污水参数的样本数据每隔15分钟采集一次,波动较大,动态特性十分明显,导致在寻找相关工作点时,找到的样本数据较少,从而得到的系统信息较少,建立的模型的偏差较大,而时间差分法离线模型,通过对样本数据做差分运算,将样本数据中的变化部分提取出来,从而建立的模型更适应本章中动态性能强的对象,因此我们在实际操作的时候要具体情况具体分析。 【关键词】：污水处理 软测量 变量选择 在线模型 子空间辨识
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：X703;X832
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 课题的研究背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.3 本文的研究内容15-16
• 第二章 污水处理工艺与软测量16-28
• 2.1 污水处理工艺16-22
• 2.1.1 常见的污水处理方法16-18
• 2.1.2 污水处理工艺概述18-20
• 2.1.3 污水处理过程的参数20-22
• 2.2 软测量技术22-27
• 2.2.1 软测量技术基本情况22-25
• 2.2.2 软测量模型的辨识方法25-26
• 2.2.3 软测量技术的新发展26-27
• 2.3 本章小结27-28
• 第三章 软测量模型的辅助变量选择研究28-45
• 3.1 辅助变量的选择28
• 3.2 偏最小二乘算法28-33
• 3.2.1 基本原理29
• 3.2.2 计算方法29-32
• 3.2.3 仿真分析32-33
• 3.3 变量重要性投影法33-37
• 3.3.1 算法原理34-35
• 3.3.2 VIP-PLS算法步骤35
• 3.3.3 仿真分析35-37
• 3.4 遗传算法37-41
• 3.4.1 算法原理37
• 3.4.3 遗传算法的特点37-38
• 3.4.4 GA-PLS算法步骤38-39
• 3.4.5 仿真分析39-41
• 3.5 移动窗口算法41-43
• 3.5.1 算法原理41
• 3.5.2 WM-PLS算法步骤41-42
• 3.5.3 仿真分析42-43
• 3.6 本章小结43-45
• 第四章 软测量在线学习模型研究45-55
• 4.1 基于时间窗的在线学习模型45-48
• 4.1.1 算法的基本原理46
• 4.1.2 STW-PLS算法步骤46-47
• 4.1.3 仿真分析47-48
• 4.2 基于即时学习的在线学习模型48-51
• 4.2.1 算法原理48-49
• 4.2.2 JIT-PLS算法步骤49
• 4.2.3 仿真分析49-51
• 4.3 时间差分法适用性的研究51-53
• 4.3.1 时间差分法介绍51
• 4.3.2 算法原理51-52
• 4.3.3 仿真分析52-53
• 4.4 本章小结53-55
• 第五章 基于子空间辨识的软测量研究55-71
• 5.1 子空间辨识理论基础56-60
• 5.1.1 正交投影57-58
• 5.1.2 斜向投影58-60
• 5.2 状态空间模型的方程描述60-65
• 5.2.1 确定性系统60
• 5.2.2 随机性系统60-61
• 5.2.3 新息形式61-65
• 5.3 系统矩阵的求解步骤65-68
• 5.3.1 利用状态序列求解66-67
• 5.3.2 利用广义能观矩阵Γ 求解67-68
• 5.4 仿真分析68-70
• 5.5 本章小结70-71
• 总结和展望71-73
• 总结71-72
• 展望72-73
• 参考文献73-78
• 附录78-82
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果82-83
• 致谢83-84
• 附件84

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