污水处理过程污泥膨胀预测方法研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 王磊
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| 学位类别 | 硕士 |
| 答辩日期 | 2013-05-28 |
| 授予单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 导师 | 苑明哲 ; 于广平 |
| 关键词 | 污泥膨胀 粗糙集 灰色模型 趋势识别 专家系统 |
| 其他题名 | Research on Sludge Bulking Prediction Methods of Wastewater Treatment Process |
| 学位专业 | 控制理论与控制工程 |
| 中文摘要 | 污水处理厂作为水污染防治体系的核心，扮演着十分重要的角色，减少污水处理厂异常工况特别是严重异常工况的发生，保证其持续稳定的运行，对环境保护和水资源可持续利用都有着重要意义。污泥膨胀是污水处理厂面临的最严重异常工况之一，导致污泥沉淀性能恶化，严重影响出水水质，从而破坏污水处理厂的正常运行。 本文首先介绍了污泥膨胀预测的研究背景及意义，然后对主要污泥膨胀预测方法进行评述，然后基于运行参数定量和定性信息，结合专家知识构建污水处理过程污泥膨胀预测专家系统。 本文对反映污泥膨胀的污泥体积指数建立了软测量方法，采用粗糙集对辅助变量约简，然后用径向基神经网络构造软测量模型，以补全污泥体积指数数据集。然后用灰色马尔科夫模型对其进行了预测，从定量上获取了污泥膨胀重要信息。 在趋势分析技术发展的基础上，对离线趋势提取方法加以改进，使之能够更好的适应在线趋势提取。该方法首先采用外推式在线分割算法实现了对在线数据的合理分割，然后用最小二乘法对片段数据进行拟合，提高了趋势提取效率。通过示例表明，本文提出的在线趋势提取算法可有效提取过程数据的趋势信息，并且计算复杂度较低，能应用于工业在线过程，为专家系统趋势信息需求提供支持。 然后设计了污泥膨胀专家系统的结构：首先介绍了系统污泥膨胀知识的获取过程，并利用模糊技术对知识进行了模糊化，构造故障树，获得了相关规则。同时基于Clips引入不确定性推理技术设计了污泥膨胀专家系统的推理机，设计了推理策略。 最后采用Clips作为专家系统内核，并成功将Clips嵌入到Visual C++中，实现了Visual C++和Clips的混合编程。并用辽宁某污水处理厂工艺运行数据进行了离线分析，结果表明此系统可以预测污泥膨胀发生。 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2013-08-19 |
| 页码 | 63页 |
| 分类号 | X502 |
| 源URL | [http://ir.sia.ac.cn/handle/173321/10752]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_信息服务与智能控制技术研究室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王磊. 污水处理过程污泥膨胀预测方法研究[D]. 中国科学院沈阳自动化研究所. 2013. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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