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污水处理控制系统设计及其软测量的研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 13:51:34
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污水处理控制系统设计及其软测量的研究【摘要】:现代工业技术的不断发展,使得各种工业污染排放加剧,严重影响和破坏了人类的生存环境。随着可持续发展的观念的提出,人们对水环境的保护意识也

【摘要】:现代工业技术的不断发展,使得各种工业污染排放加剧,严重影响和破坏了人类的生存环境。随着可持续发展的观念的提出,人们对水环境的保护意识也在不断增强,各种污水处理设施不断得到发展,更多的先进技术被应用到污水处理过程之中。随着计算机技术的飞速发展,各类工业过程的自动化程度也不断提高,利用先进控制方法和设备对污水处理过程进行监控成为一种有效的手段。针对污水处理这一高度非线性的过程,其过程参数随机变化大,且一些重要水质测量指标(如化学需氧量浓度COD和生化需氧量浓度BOD5)缺少成熟且经济的在线测量仪器,因而对污水处理过程进行建模研究具有非常重要的意义。 在此针对某工厂污水处理系统进行详细设计,主要分析了活性污泥法的工艺流程和特点,选用成熟可靠的“厌氧、好氧”处理工艺,并根据处理现场各控制设备的具体分布及特点,设计出基于可编程逻辑控制器PLC、现场总线技术的污水处理自动控制系统,实现了对整个处理过程的手动和自动控制,并对其过程性能参数进行采集与监视。控制系统设计主要包含以下三部分: 电气设计选型部分:根据污水处理工艺和相关排放标准,对各子系统进行分析并完成现场设备的具体选型工作。 PLC程序设计部分:根据具体的工艺标准和要求,针对处理过程中各个被控节点,采用了不同的控制方法设计,维持整个系统的稳定性与安全性。 上位机程序设计部分:采用Wonderware公司的InTouch工业自动化组态软件编写系统上位机控制程序,方便现场操作人员对污水处理过程进行监控。 最后以某公司污水处理系统为背景,利用已知水数据,采用支持向量机和粒子群算法建立软测量模型,实现对出水BOD5浓度、COD浓度的预测。针对建模中的支持向量机参数选择问题,采用粒子群优化算法对其进行调整,最终实现了污水处理系统BOD5、COD的软测量。从而为现场操作人员提供了控制参考依据,达到改善系统出水水质的目的。 【关键词】:控制系统 PLC 现场总线 软测量 支持向量机 粒子群 污水处理
【学位授予单位】:江南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:X703
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-7
  • 第一章 绪论7-11
  • 1.1 污水处理过程自动控制系统发展现状7-8
  • 1.2 污水处理过程建模研究现状8-9
  • 1.3 支持向量机(SVM)的研究发展现状9
  • 1.4 本课题研究内容9-11
  • 第二章 活性污泥法污水处理工艺分析及流程设计11-17
  • 2.1 厌氧生物处理法11-13
  • 2.1.1 污水厌氧生物处理的原理11
  • 2.1.2 厌氧工艺11-12
  • 2.1.3 升流式厌氧污泥床(UASB)反应器12-13
  • 2.1.4 厌氧折流反应器(ABR)13
  • 2.2 A2/O 好氧处理工艺13-15
  • 2.3 污水来源及其特性15
  • 2.4 污水主处理工艺的选择15
  • 2.5 污水处理工艺流程15-16
  • 2.6 本章小结16-17
  • 第三章 污水处理控制系统设计17-37
  • 3.1 控制系统方案总体设计17-18
  • 3.2 控制系统结构设计18-22
  • 3.2.1 Profibus 现场总线18-20
  • 3.2.2 Modbus 协议20
  • 3.2.3 污水处理控制系统的通信网络设计20-21
  • 3.2.4 现场控制节点分布21-22
  • 3.3 控制系统的设计要求及其设备选型22-26
  • 3.3.1 事故调节控制系统22-23
  • 3.3.2 综合调节控制系统23-24
  • 3.3.3 厌氧生物处理控制系统24
  • 3.3.4 好氧生物处理控制系统24-25
  • 3.3.5 物化处理控制系统25-26
  • 3.3.6 污泥处理控制系统26
  • 3.3.7 其他设备及其保护措施26
  • 3.4 电气部分设计26-27
  • 3.5 PLC 程序设计27-31
  • 3.5.1 台达PLC 程序设计软件WPLSoft27
  • 3.5.2 部分典型控制流程PLC 程序设计27-31
  • 3.6 上位机基本功能及其界面设计31-35
  • 3.7 本章小结35-37
  • 第四章 基于支持向量机的污水处理软测量建模37-53
  • 4.1 引言37-38
  • 4.2 支持向量机(SVM)概述38-44
  • 4.2.1 统计学习理论38-40
  • 4.2.2 支持向量回归理论40-43
  • 4.2.3 最小二乘支持向量机LSSVM43-44
  • 4.3 粒子群优化算法(PSO)概述44-46
  • 4.3.1 粒子群优化算法的基本思想44-45
  • 4.3.2 自适应粒子群优化算法(APSO)45-46
  • 4.4 基于LSSVM-APSO 污水处理过程建模46-51
  • 4.4.1 污水处理过程建模简介46
  • 4.4.2 污水处理模型过程参数变量选择46-47
  • 4.4.3 污水处理过程建模47-51
  • 4.5 本章小结51-53
  • 第五章 总结与展望53-55
  • 致谢55-57
  • 参考文献57-63
  • 附录:攻读硕士学位期间发表的论文清单63


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