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工业污水处理过程控制与建模研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 13:51:51
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工业污水处理过程控制与建模研究【摘要】:随着我国经济的高速发展,环境保护已经是一个突出的需要重视的问题。污水处理在环境保护中又是一个最重要的环节。同时随着计算机技术和我国污水处理工

【摘要】: 随着我国经济的高速发展,环境保护已经是一个突出的需要重视的问题。污水处理在环境保护中又是一个最重要的环节。同时随着计算机技术和我国污水处理工程迅速发展,对污水处理过程自动化程度要求不断提高,利用先进的控制技术和设备对污水处理过程进行监控是非常必要的。同时,由于污水过程的高度非线性、进水流量等参数随机变化很大以及生物传感器的缺乏,使一些重要变量(例如生物需氧量和化学需氧量)还没有成熟的经济的在线测量设备,这样对污水处理过程进行建模的研究就有着重要的意义。 本文以无锡某工厂污水处理系统为背景展开,开发设计了一套基于工业以太网和PROFIBUS总线的污水处理自控系统。控制系统的设计分为三个部分: 电气部分:根据污水处理工艺要求设计了设备的电气控制线路,主要包括设备的启停控制、状态指示、故障处理以及系统信号的采集。 PLC程序的开发:确定了各个分系统控制要求,首先对各个分系统进行编程,在进行整体的程序调试。 上位机监控软件WinCC的开发:按照污水处理流程开发了污水处理设备的监控画面,建立了设备控制操作画面、设备状态监视画面、水质参数的数据库及水质参数的实时曲线。开发了用于报警监控的报警界面完成了系统实时报警功能,实现了全厂生产报表的自动生成与打印功能。对每一个界面都有其图形设计画面和运行画面,完全利用了WinCC的强大组态功能,更加方便了对污水处理厂的监控。 最后用基于支持向量机的软测量技术解决污水处理过程中出水水质参数的难测问题。将软测量技术应用于污水处理过程,建立出水水质参数的软测量模型,以解决水质参数只能通过人工化验来确知的问题,最终实现出水水质的预测。本文以实际的污水处理过程的测量数据在MATLAB环境下进行了仿真,说明此种方法的有效性。 【关键词】:污水处理 Wincc S7-300 Profibus 建模 支持向量机
【学位授予单位】:江南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:X703
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-7
  • 第一章 绪论7-11
  • 1.1 我国污水处理过程自动控制的现状7-8
  • 1.2 污水处理过程建模研究的现状8
  • 1.3 支持向量机(SVM)研究进展8-9
  • 1.4 基于支持向量机的污水处理软测量建模研究进展9-10
  • 1.5 本课题研究的内容10-11
  • 第二章 活性污泥法污水处理工艺介绍11-17
  • 2.1 UASB 厌氧处理工艺介绍11-12
  • 2.1.1 厌氧工艺11
  • 2.1.2 UASB 反应器工作原理11-12
  • 2.2 A2O 好氧处理工艺介绍12-14
  • 2.3 本工程的污水来源和水质14
  • 2.4 污水处理工艺的选择和活性污泥法工艺简介14-15
  • 2.5 污水处理工艺流程15-17
  • 第三章 污水处理厂控制系统设计17-41
  • 3.1 项目概述17
  • 3.2 控制系统网络结构17-20
  • 3.2.1 现场总线概述17
  • 3.2.2 Profibus 现场总线介绍17-19
  • 3.2.3 本污水处理工程的控制网络设计19-20
  • 3.3 控制系统设备选型和功能介绍20-23
  • 3.3.1 PLC 部分选型20-22
  • 3.3.2 功能模块的选择22
  • 3.3.3 现场仪表部分22-23
  • 3.3.4 外围设备和保护设备23
  • 3.4 电气部分设计23-26
  • 3.4.1 概述23-24
  • 3.4.2 供配电系统24
  • 3.4.3 控制方式24-26
  • 3.4.4 照明26
  • 3.5 PLC 程序设计26-34
  • 3.5.1 STEP7 概述26-28
  • 3.5.2 S7-300PLC 的硬件的组态28-29
  • 3.5.3 S7-300PLC 的控制流程及程序设计29-34
  • 3.6 WINCC 程序设计34-39
  • 3.6.1 WinCC 概述34
  • 3.6.2 菜单画面34
  • 3.6.3 初始画面和工艺流程总揽画面34-36
  • 3.6.4 各个工段的画面以及单点设备画面36-38
  • 3.6.5 报警画面趋势图以及报表打印画面38-39
  • 3.7 本章小结39-41
  • 第四章 基于支持向量机的污水处理过程建模41-55
  • 4.1 引言41
  • 4.2 基于支持向量机概述41-48
  • 4.2.1 统计学习理论41-42
  • 4.2.2 标准支持向量回归机SVR42-45
  • 4.2.3 非线性SVR45-47
  • 4.2.4 其它类型的SVR47-48
  • 4.3 基于支持向量回归机的污水处理过程建模48-54
  • 4.3.1 污水处理过程建模简介48-49
  • 4.3.2 基于支持向量机的污水处理过程建模49-52
  • 4.3.3 参数调整对基于支持向量机的污水处理过程建模的影响52-54
  • 4.4 本章小结54-55
  • 第五章 总结与展望55-57
  • 参考文献57-60
  • 致谢60-61
  • 攻读硕士学位期间发表的论文清单61


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