發(fā)布時間：2020-09-16 20:31

　　 由于人口的快速增長以及社會經濟的迅速發(fā)展,水環(huán)境保護壓力不斷加劇。本課題主要針對呼蘭河水質的污染問題,建立水質監(jiān)測系統(tǒng)實現重要水質因子的監(jiān)測,進而建立水質評價模型對水體現狀進行分析研究,并進一步對重要水質因子的具體數據與區(qū)間變化情況進行客觀預測,預知未來的水質狀況。論文首先基于物聯(lián)網技術搭建呼蘭河水質監(jiān)測系統(tǒng),系統(tǒng)主要包括數據采集模塊、傳感器模塊、自動配水模塊等,可實現化學需氧量、p H、氨氮等水質參數的采集與監(jiān)測功能。然后,利用在解決高維非線性、小樣本等問題上很有優(yōu)勢的最小二乘支持向量機(LS-SVM)的分類與回歸算法對監(jiān)測到的水質因子建立水質評價與預測模型。針對水質評價模型的建立,采用多分類最小二乘支持分類算法(LS-SVC)對國家地表水監(jiān)控中心的水質數據進行學習訓練,并利用自適應變異粒子群算法與交叉驗證原理進行參數尋優(yōu),利用最優(yōu)的多分類LS-SVC模型對呼蘭河未知水質進行自動等級評價。針對水質預測模型的建立,采用偏最小二乘法提取水質數據的主成分并降低其多重相關性,進而通過最小二乘支持回歸算法(LS-SVR)進行回歸訓練,對水質因子的未來數值進行預測;并將模糊信息�；椒ㄅcLS-SVR結合,建立水質時序模型,實現未來三天水質數據趨勢變化的預測。最后,利用預測的重要水質因子數值及其區(qū)間變化情況實現未來水質等級及其區(qū)間變化的預測,進而預知未來的水質狀況。通過在監(jiān)測現場實地測試可知,本課題建立的水質監(jiān)測系統(tǒng)的采集精度與穩(wěn)定性能夠滿足呼蘭河監(jiān)測站點的環(huán)境要求。通過實驗仿真結果可知,本文建立的水質評價模型對未知樣本分類準確率可達94%;水質預測模型可實現對重要水質因子的具體數值及未來三天區(qū)間變化的預測,并根據結果可對未來水質實現較為精確的預測。
【學位單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：X832;X824
【部分圖文】：

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文2.3.1 數據采集主板卡采集主控板主要實現與各采集子板卡以及 PC 端的上位機進行通信的功能，題選擇了基于3ARM Cortex-M 的嵌入式處理器 STM32F107 為主控芯片，該芯成的 PHY 控制器芯片DP83848以及 MAC 控制器形成以太網接口，最高可實兆網絡傳輸速率，能夠滿足監(jiān)測系統(tǒng)的精度要求，采集主控板以太網接口電路下圖所示。在軟件上為采集主控板移植了uCOSii操作系統(tǒng)與LWIP協(xié)議，uCO時操作系統(tǒng)有助于系統(tǒng)的可靠性與實時性，還可協(xié)調控制多任務執(zhí)行，LWIP 負責以太網網絡協(xié)議的實現，在本系統(tǒng)中負責接收上位機發(fā)送的指令，并根據令協(xié)調控制各個子板卡。

（1）模擬量采集板卡AIN 采集板卡主要負責現場傳感器 4-20 mA 電流信號的采集，并將該電流信號轉換為 0-3V 電壓信號。該板卡的采集精度很大程度決定最終采集到的各水質因子數值與其實際數值的誤差，所以，本課題采用了如圖 2-5 所示的模擬量采集電路，該電路選用的運算放大器為高精度的OP-07，其參數指標較高；并選用由DIP-8封裝的TL431高精度穩(wěn)壓電路對運放 -07 進行供電，其耗散功率可達 1W，通過更改電阻便可實現供電電壓的更改；該電路還能實現滿量程的 I/V 轉換，當輸入4 mA 信號時，可保證 ADC_IN1 端輸出電壓為 0V，當輸入 20 mA 信號時，可保證ADC_IN1 端輸出電壓為 3V。具體實現為：將該電路中 R18 取值 25R，則當輸入電流信號為4mA時，將ICD的同相輸入電壓通過R38與R46的分壓配置為-0.1V，那么輸入信號的 0.1 信號與該配置電壓完全抵消，ICC_1 輸出電壓將是 0 ；隨著輸入電流的增大，若輸入電流為滿量程電流 20mA ，經I/V 轉換后的電壓為500mV ，最后需要通過運放 ICC_1 實現 7.5 倍電壓放大的功能，具體通過電阻 R62與 R66 的分壓實現。傳感器信號進行傳輸時，會有一些干擾信號，所以在信號輸入部分加入兩個 1N4148 二極管與濾波電容器 C19 以防危險電壓信號出現。

哈爾濱工業(yè)大學工學碩士學位論文2.4 水質在線監(jiān)測系統(tǒng)的整體安裝為了方便與現場各傳感器信號、電磁閥、水泵等端口的連接，需要搭建配線箱將模擬量采集板卡、數字量采集板卡、主控板卡等連接起來。其中，實驗室配線箱實物圖如圖 2-9 左側圖所示，右側圖為在監(jiān)測現場與各端口連接后的實物圖監(jiān)測系統(tǒng)搭建完成后，通過空氣開關上電，便可實現自動配水與水質監(jiān)測的功能

【參考文獻】

相關期刊論文 前10條

1 楊爭光;范良忠;;基于MEC-BP神經網絡在水產養(yǎng)殖水質預測中的應用[J];計算機與現代化;2015年06期

2 陳曦;仇蕾;黃澤元;;最小二乘支持向量機在太湖流域水質評價中的應用[J];水生態(tài)學雜志;2013年06期

3 王成杰;張森;;主成分分析—支持向量機的水質評價模型研究[J];科技創(chuàng)新導報;2013年24期

4 梁云;殷峻暹;祝雪萍;黃曉敏;;MIKE21水動力學模型在洪澤湖水位模擬中的應用[J];水電能源科學;2013年01期

5 盧文喜;李迪;張蕾;伊燕平;;基于層次分析法的模糊綜合評價在水質評價中的應用[J];節(jié)水灌溉;2011年03期

6 汪晶;趙顯沖;白偉鋒;;招蘇臺河鐵嶺段污染現狀簡析[J];地下水;2009年04期

7 梁珊珊;殷健;;基于遺傳算法的改進BP神經網絡模型在水質評價中的應用[J];上海環(huán)境科學;2007年04期

8 姜彥立;周新華;;季節(jié)性指數平滑法在城市用水量預測中的應用研究[J];科學技術與工程;2007年08期

9 鄭一華;徐立中;黃鳳辰;;基于支持向量分類的水質分析應用研究[J];儀器儀表學報;2006年S3期

10 梅學彬,王福剛,曹劍鋒;模糊綜合評判法在水質評價中的應用及探討[J];世界地質;2000年02期

相關博士學位論文 前1條

1 鄭含博;電力變壓器狀態(tài)評估及故障診斷方法研究[D];重慶大學;2012年

相關碩士學位論文 前10條

1 甄宗政;基于模糊信息�；蚐VM優(yōu)化模型的上證指數實證分析[D];蘭州大學;2017年

2 劉洋;基于PLS和SVR的水質預測模型研究[D];昆明理工大學;2017年

3 萬雅虹;神經網絡模型在水質評價中的應用[D];浙江海洋大學;2016年

4 徐婷;基于最小二乘支持向量回歸的系統(tǒng)可靠性預測[D];江蘇科技大學;2015年

5 侯才力;重大環(huán)境事件行政問責制研究[D];湖南大學;2014年

6 張森;基于偏最小二乘支持向量機的水質評價與預測研究[D];重慶大學;2014年

7 劉衛(wèi)華;最小二乘支持向量機在分類中的應用研究[D];蘭州交通大學;2013年

8 徐瑋;江西銅業(yè)污染事件財務分析及啟示[D];上海交通大學;2013年

9 吳世杰;渭河硝基苯污染的生物化學降解特性研究[D];長安大學;2012年

10 夏文龍;橋梁施工監(jiān)控與灰色系統(tǒng)理論的應用問題研究[D];中南大學;2012年

本文編號：2820340