基于统计回归的污水处理出水水质的软测量研究

【摘要】：污水处理过程的生产条件恶劣,随机干扰严重,具有强非线性、时变、大滞后等特点,难以建立精确的数学模型,且关键水质参数无法在线监测,是一类典型的复杂过程。论文综述了国内外污水水质监测技术研究现状的基础上,针对污水处理过程中关键水质参数无法在线监测的问题,研究了基于统计回归的污水水质软测量方法。主要内容包括: 1.建立基于多元线性回归的污水水质软测量模型。仿真结果表明当系统非线性关系较强时,仅仅通过简单的线性运算无法取得较好的拟合和预测效果。 2.利用主元分析对高维变量空间进行降维处理,使低维特征向量中的主成分变量保留原始变量的特征信息,从而消除冗余信息,实现对辅助变量的精选。为了对比主元回归方法较多元线性回归方法的优越性,采用文献[59]中的数据对两种建模方案结果进行了拟合效果的对比实验,实验结果表明,基于主元回归的模型的拟合程度优于基于多元线性回归的模型。 3.利用主元分析法进行辅助变量的精选,并建立起基于主元回归(PCR)的污水处理出水水质软测量模型,结果表明基于主元回归的软测量模型可以较好地对输入数据和输出数据进行拟合,其精度也可以达到一定的水平。 4.利用主元分析法进行辅助变量的精选,建立了基于部分最小二乘法(PLS)的污水处理出水水质软测量模型。仿真结果表明,基于部分最小二乘回归软测量模型对出水水质具有较好的拟合和预测效果。 【关键词】：污水处理 软测量技术 软测量模型 统计回归
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-20
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 国内外污水水质监测技术的现状及存在的问题13-16
• 1.2.1 国内外污水水质监测技术的现状13-16
• 1.2.2 污水水质监测中现在存在的问题16
• 1.3 污水处理过程自动控制的研究现状16-18
• 1.4 本文的工作和论文的结构18-20
• 第二章 软测量技术及软测量模型的设计20-32
• 2.1 软测量技术产生的背景20-21
• 2.2 软测量技术简介21-22
• 2.3 软测量模型的设计22-30
• 2.3.1 初步确定辅助变量22-23
• 2.3.2 现场数据采集与预处理23-27
• 2.3.3 辅助变量的精选27
• 2.3.4 建立软测量模型27-29
• 2.3.5 离线训练模型29
• 2.3.6 模型的在线校正29-30
• 2.4 统计回归分析方法在软测量技术中的应用30
• 2.5 基于统计回归的软测量模型的可行性分析30-31
• 2.6 本章小结31-32
• 第三章 污水处理过程工艺介绍及参数分析32-40
• 3.1 城市污水处理技术概述32-35
• 3.1.1 城市污水生物氧化处理工艺简介32-33
• 3.1.2 SBR法污水处理技术33-35
• 3.2 典型的污水生化处理过程仿真平台介绍35-37
• 3.2.1 工艺框架35-36
• 3.2.2 工艺的生物反应模型36-37
• 3.3 污水水质参数介绍及出水水质排放标准37-38
• 3.3.1 污水水质参数介绍37-38
• 3.3.2 出水水质排放标准38
• 3.4 实现污水处理水质参数软测量的意义38-39
• 3.5 本章小结39-40
• 第四章 基于MLR的污水水质软测量模型40-49
• 4.1 污水处理出水水质的软测量模型设计40
• 4.2 MLR的基本原理40-41
• 4.3 基于MLR的污水水质软测量模型41-47
• 4.3.1 数据来源与数据预处理41-42
• 4.3.2 主导变量和辅助变量的确定及模型结构42-44
• 4.3.3 仿真结果44-47
• 4.4 本章小结47-49
• 第五章 基于PCR和PLS的污水水质软测量模型49-66
• 5.1 PCA和PCR49-53
• 5.1.1 PCA简介49-51
• 5.1.2 PCR的基本原理51-53
• 5.2 基于MLR的软测量模型与基于PCR的软测量模型的比较实验53-56
• 5.3 基于PCR的污水水质软测量模型56-60
• 5.3.1 数据来源与数据预处理56
• 5.3.2 确定辅助变量和模型结构56-57
• 5.3.3 仿真结果57-60
• 5.4 PLS的基本原理60-62
• 5.5 基于PLS的污水处理软测量模型62-65
• 5.5.1 数据来源与数据预处理62
• 5.5.2 确定辅助变量和模型结构62-63
• 5.5.3 仿真结果63-65
• 5.6 本章小结65-66
• 第六章 结论与展望66-68
• 6.1 总结66
• 6.2 展望66-68
• 参考文献68-71
• 致谢71-72
• 作者在攻读硕士学位期间完成的论文72

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