污水处理过程远程监控系统设计与支持向量机技术应用研究

发布时间：2017-09-10 01:19

  本文关键词：污水处理过程远程监控系统设计与支持向量机技术应用研究

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【摘要】：目前,一些大中型水务运营企业都管理和运维着多个污水处理厂。但常常由于这些厂独立运营,各厂的运行工艺参数和实时数据无法实时汇总到企业总部。这就造成了企业总部信息滞后,无法集中管理,带来了诸多不便。随着通信和网络技术的发展,传统的管理模式正发生着巨大的变化,实施远程监控技术是可行的。污水处理过程具有非线性、时变性及复杂性,部分关键变量常常无法实时检测。虽然已经有多种在线检测仪产品,但普遍存在价格昂贵、维护成本高、检测周期长等问题。软测量技术的出现为解决类似问题提供了可能。本文从实际项目出发,以某污水处理厂为研究对象,设计开发了污水处理过程远程监控系统,并针对污水处理过程部分变量进行软测量研究和应用。论文的主要工作内容和创新之处如下：(1)设计开发了污水处理过程远程监控系统,主要包括远程监控子站和远程监控中心两部分。远程监控子站在污水处理现场采用OPC (OLE for Process Control, OPC)协议采集数据,将数据存储、编码、压缩、加密后,再根据ZMQ(Zero Message Queue, ZMQ)接口发送到远程监控中心。同时,远程监控子站还能够接收远程监控中心指令,将控制指令传输到工业控制现场。为了进一步提高系统运行的可靠性,该系统采取两套相同且相对独立的配置方案,使主机和从机组建成双机热备份系统。(2)在远程监控中心以Factory_id编号区分不同的污水处理现场,接收不同现场数据,并绘制实时趋势图。同时,远程监控中心可以向各个污水处理现场发送操作指令,实现远程控制。(3)对开源的软测量工具包Libsvm进行了二次开发,编写了数据预处理函数和网格参数寻优函数,并将软测量模块集成进远程监控系统。基于远程监控系统的实时数据和数据库历史数据,实现了出水化学需氧量(Chemical Oxygen Demand, COD)和出水总氮含量(Total Nitrogen, TN)的建模和预测,提出了软测量模型更新的条件和步骤,从而使其可以适应不同的运行工况。
【关键词】：污水处理 远程监控系统 软测量 支持向量机
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP277;TP18
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题研究背景和意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.2.1 污水处理过程远程监控系统的研究现状12-13
• 1.2.2 污水处理过程软测量的研究现状13-14
• 1.3 本文内容安排14-16
• 第2章 污水处理过程远程监控系统需求分析和软测量概述16-30
• 2.1 系统概述16-17
• 2.2 远程监控系统功能需求分析17-19
• 2.3 远程监控系统可行性分析19-20
• 2.4 污水处理过程软测量的研究20-24
• 2.4.1 辅助变量的选取21-22
• 2.4.2 数据预处理22-23
• 2.4.3 软测量模型的建立23-24
• 2.4.4 模型的在线校正24
• 2.5 支持向量机建模理论24-29
• 2.5.1 统计学习理论24-25
• 2.5.2 支持向量分类机25-27
• 2.5.3 支持向量回归机27-29
• 2.6 本章小结29-30
• 第3章 污水处理过程远程监控系统设计及实现30-52
• 3.1 系统整体设计30-31
• 3.2 系统模块化设计及实现31-42
• 3.2.1 采集模块31-34
• 3.2.2 存储模块34-35
• 3.2.3 数据处理和参数配置模块35-39
• 3.2.4 数据发送和接收指令模块39-41
• 3.2.5 热备份冗余模块41-42
• 3.3 监控中心设计42-45
• 3.4 系统测试45-51
• 3.4.1 测试目的45-46
• 3.4.2 测试过程46-49
• 3.4.3 测试结果49-51
• 3.5 本章小结51-52
• 第4章 支持向量机技术在污水处理过程中的应用52-64
• 4.1 支持向量机的实现52-54
• 4.2 在Matlab下离线数据的仿真研究54-58
• 4.3 基于远程监控系统的在线数据回归58-60
• 4.4 出水COD和TN的回归预测60-63
• 4.5 模型的更新63
• 4.6 本章小结63-64
• 第5章 总结与展望64-66
• 5.1 学位论文工作总结64-65
• 5.2 研究工作展望65-66
• 参考文献66-70
• 致谢70-72
• 在读硕期间发表的论文和参加的科研项目72

【参考文献】

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本文编号：823885