污水处理控制系统设计与软测量建模研究

【摘要】：伴随着计算机科学技术的不断进步和发展，我国工业系统控制的自动化水平日益提高，这些与先进的控制技术和设备的应用息息相关。然而，对于污水处理过程这类复杂的对象，由于其具有高度非线性、参数测量随机变化大等特点，致使一些重要过程变量目前仍还没有成熟稳定、高效经济的在线检测设备，因此对污水处理系统展开建模和控制方面的研究探索，势必将带来非常重大的实际意义和社会价值。 结合污水处理项目的具体要求，本文设计开发了一套一体化、高效的污水处理PLC自动控制系统。该系统可实现污水处理过程变量温度、液位、PH值等的准确测量，并同时完成对各个执行机构泵、阀门、搅拌机、刮泥机等的连续实时控制。本系统遵循分散控制、集中监测的设计原则，控制形式共分为三种，即现场手动控制、PLC联动控制和中央集中控制。 为解决污水处理中一些关键的重要出水水质指标难以在线测量的问题，引入了软测量技术理论。结合污水处理系统的非线性和过程建模难的特点，选取最小二乘支持向量机来构建出水参数COD(化学需氧量)软测量模型。采用新兴粒子群算法对训练模型进行参数优化，训练时间短，实现高速率的学习。在MATLAB环境下，选用系统实际的测量数据建模，仿真验证了这种方法的可行性和有效性。 最后，采用广义预测控制(GPC)策略对生物流化床污水处理过程进行控制方法研究。以最小二乘支持向量机作为预测模型，给出了基于最小二乘支持向量机的广义预测控制框架，并进一步深入探讨所用控制算法的实现过程。针对污水生物流化床处理过程，设计了预测控制器，以实现污水处理的闭环控制。仿真结果表明，本文提出的基于最小二乘支持向量机的广义预测控制方法对污水处理系统有很好的控制效果。 【关键词】：污水处理 PLC 软测量建模 最小二乘支持向量机 广义预测控制
【学位授予单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 课题研究的背景和意义9-10
• 1.2 污水处理软测量研究现状与进展10-11
• 1.3 智能控制技术在污水处理中的应用进展11-13
• 1.4 论文的内容和结构13-15
• 第2章 污水处理工艺介绍15-21
• 2.1 污水生化处理技术15-17
• 2.1.1 活性污泥法15-16
• 2.1.2 生物流化床法16-17
• 2.2 污水处理过程的重要参数17-18
• 2.3 本工程污水处理工艺流程18-20
• 2.4 本章小结20-21
• 第3章 基于 PLC 的污水处理控制系统设计与实现21-35
• 3.1 污水处理控制系统设计的原则和基本步骤21-22
• 3.1.1 污水处理自动控制系统设计原则21
• 3.1.2 PLC 控制系统设计的基本步骤21-22
• 3.2 控制系统的总体方案设计22-25
• 3.2.1 控制要求22-24
• 3.2.2 控制方案24-25
• 3.3 控制系统设备选型和功能介绍25-29
• 3.3.1 PLC 部分选型25-26
• 3.3.2 功能模块的选择26-27
• 3.3.3 现场在线检测仪表选型27-28
• 3.3.4 外围设备和保护设备28-29
• 3.4 PLC 的控制流程及程序设计29-32
• 3.4.1 污水提升泵房29-30
• 3.4.2 鼓风机房30
• 3.4.3 潜水搅拌机30-31
• 3.4.4 污泥处理系统31-32
• 3.5 上位机监控设计32-33
• 3.6 本章小结33-35
• 第4章 基于最小二乘支持向量机的污水处理过程软测量建模35-51
• 4.1 支持向量机概述35-38
• 4.1.1 统计学习理论35-36
• 4.1.2 支持向量机回归机36-38
• 4.2 最小二乘支持向量机原理38-39
• 4.3 核参数优化39-41
• 4.3.1 常用核函数39-40
• 4.3.2 粒子群算法优化系统参数40-41
• 4.4 LS-SVM 工具箱功能介绍41-44
• 4.5 基于 LS-SVM 的污水处理过程建模与仿真44-49
• 4.5.1 变量选择44
• 4.5.2 数据的预处理44-45
• 4.5.3 污水处理过程建模45-49
• 4.6 本章小结49-51
• 第5章 基于最小二乘支持向量机的广义预测控制研究51-63
• 5.1 预测控制51-52
• 5.2 广义预测控制算法52-55
• 5.2.1 预测模型52
• 5.2.2 目标函数52-53
• 5.2.3 输出预测53-54
• 5.2.4 滚动优化54-55
• 5.2.5 反馈校正55
• 5.3 GPC 控制算法中主要参数对系统性能的影响55-56
• 5.4 基于最小二乘支持向量机的广义预测控制56-58
• 5.4.1 基于 LS-SVM 的广义预测控制系统结构图57-58
• 5.4.2 基于 LS-SVM 的广义预测控制器设计58
• 5.5 生物流化床污水处理系统的广义预测控制研究58-62
• 5.5.1 变量选取58-59
• 5.5.2 控制方案59-60
• 5.5.3 仿真研究60-62
• 5.6 本章小结62-63
• 第6章 总结与展望63-65
• 6.1 总结63
• 6.2 展望63-65
• 致谢65-67
• 参考文献67-71
• 攻读硕士学位期间发表论文71

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