本文關(guān)鍵詞：基于組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理軟測量儀表的研究　出處：《湖北工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 污水處理 軟測量 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BOD 儀表

【摘要】：污水處理過程是一個(gè)復(fù)雜的、非線性的、具有很大滯后的生化反應(yīng)過程。在污水處理過程中,相關(guān)參數(shù)的檢測任務(wù)非常復(fù)雜[1]。一些水質(zhì)參數(shù),尤其是BOD參數(shù),在很多情況下無法用常規(guī)的測量方法直接測量得到,從而使污水處理的控制過程變得非常困難。目前,工業(yè)領(lǐng)域主要采用了先進(jìn)的采用軟測量技術(shù)[1,3]。即利用易測參數(shù)作為輔助變量,建立輔助變量與主導(dǎo)變量的數(shù)學(xué)模型[4],實(shí)現(xiàn)主導(dǎo)變量在線建模與估計(jì)。由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力和對(duì)復(fù)雜非線性問題的處理能力非常強(qiáng)大[5-7],采用基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測量技術(shù)估計(jì)BOD參數(shù)[8-10],比常規(guī)測量BOD參數(shù)的傳統(tǒng)儀表反應(yīng)速度快、成本較低廉,沒有價(jià)格昂貴的設(shè)備使用和設(shè)備維護(hù)費(fèi)用,還能夠避免人為測量誤差。因此,本文的研究具有工程應(yīng)用價(jià)值。本文主要內(nèi)容有:分析了國內(nèi)BOD參數(shù)的測量現(xiàn)狀,從而提出了軟測量建模方法,并說明了本研究方法的內(nèi)容和研究的意義。闡述了人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的基本原理以及RBF和DRNN人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練算法,提出了組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模方法。應(yīng)用組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法建立了污水處理BOD測量的數(shù)學(xué)模型,并且用樣本數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了預(yù)測。結(jié)果表明,采用組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,預(yù)測精度較單獨(dú)RBF或DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較大提高。基于組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測量模型,開發(fā)了用于BOD測量的軟測量儀表。儀表硬件采用西門子S7-1200 PLC。采用組態(tài)王和MATLAB作為軟件平臺(tái),開發(fā)了軟測量儀表的顯示界面。界面顯示直觀,軟件測試效果較好,能夠很好地滿足測量需求�？傊�,本文采用軟測量技術(shù),通過將RBF和DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,建立了一個(gè)組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。并通過實(shí)例對(duì)模型進(jìn)行了驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型是有效的。為實(shí)現(xiàn)污水處理水質(zhì)參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和在線控制提供了可能。
[Abstract]:The process of sewage treatment is a complicated , non - linear biochemical reaction process with large lag . In the process of sewage treatment , the detection task of related parameters is very complicated . Some water quality parameters , especially BOD parameters , can not be directly measured by conventional measurement methods in many cases , so that the control process of sewage treatment becomes very difficult .

【學(xué)位授予單位】：湖北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：X703;TP183

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