污水处理过程建模与控制

【摘要】：随着污水处理工艺水平的迅猛发展,对污水处理自动化的要求也越来越高。由于污水处理过程具有多变量、非线性和大滞后等特点,因此难以对污水处理过程进行精确建模,导致了当前污水处理过程自动化水平相对落后的现状。针对当前我国严峻的水污染现实和大多数污水处理厂处理效率较低的现状,本文进行了污水处理过程建模与控制研究,并此基础上实现了嘉兴污水处理厂的全厂控制系统。 首先简单叙述了相关的控制理论和控制系统概念,对当前国内外污水处理过程自动控制现状进行了综述,并在此基础上介绍了各种污水处理工艺,其中着重介绍了活性污泥处理工艺。 根据嘉兴污水处理厂的污水处理工艺和工厂实际运行情况,在活性污泥数学1号模型(Activated Sludge Model,ASM1)基础上,建立了简化活性污泥数学模型,并采用污水处理厂的原始数据对数学模型进行了校正。根据污水处理厂的水质数据,对污水处理厂的曝气池运行状况进行了预测研究。 进行了基于神经网络的污水处理厂曝气池预测研究。通过采集污水处理厂的实际运行数据建立了训练数据集,采用训练数据集进行神经网络训练,最后建立了神经网络预测模型,并采用测试数据集测试了神经网络的预测性能,其中所采用的测试数据集与活性污泥预测研究中是相同的。通过比较神经网络预测模型和活性污泥数学模型的预 【关键词】：污水处理 神经网络 模型 预测 控制
【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】：X703.1
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 前言10-14
• 1.1 水污染与污水处理现状10-11
• 1.2 污水处理过程自动控制的意义11-12
• 1.3 研究内容和论文结构12-14
• 第二章 污水处理过程先进控制技术14-22
• 2.1 控制系统简介14-17
• 2.2 各工段先进控制的应用17-21
• 2.2.1 pH控制17-18
• 2.2.2 曝气池控制18-19
• 2.2.3 厌氧过程控制19-20
• 2.2.4 混凝剂投加控制20-21
• 2.2.5 其他工段控制21
• 2.3 小结21-22
• 第三章 污水处理过程生产工艺22-34
• 3.1 污水处理工艺概述22-24
• 3.2 活性污泥法24-28
• 3.3 污水处理厂总貌28-29
• 3.4 污水厂工艺概述29-33
• 3.5 小结33-34
• 第四章 活性污泥数学模型的应用34-45
• 4.1 前言34-36
• 4.2 污水处理过程数学模型36-44
• 4.2.1 动态方程组36-41
• 4.2.2 数据处理41-43
• 4.2.3 模型参数取值43-44
• 4.3 小结44-45
• 第五章 神经网络在污水处理过程中的应用45-57
• 5.1 前言45-48
• 5.1.1 发展历史及现状45-46
• 5.1.2 神经网络结构46-48
• 5.2 BP神经网络预测模型48-55
• 5.2.1 BP学习算法48-51
• 5.2.2 BP算法流程图51
• 5.2.3 网络结构设计51-53
• 5.2.4 模型预测结果比较53-55
• 5.3 小结55-57
• 第六章 控制系统分析与设计57-67
• 6.1 前言57-58
• 6.2 上位机控制系统58-60
• 6.3 下位机控制系统60-65
• 6.3.1 提升泵房分控站61-62
• 6.3.2 曝气池分控站62-64
• 6.3.3 污泥回流分控站64-65
• 6.4 小结65-67
• 第七章 总结与展望67-70
• 7.1 全文总结67
• 7.2 研究展望67-70
• 参考文献70-75
• 附录75-89
• 致谢89-90
• 本人硕士期间完成和参与的学术论文及项目90

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