Carrousel-2000型污水处理厂集散控制与智能优化策略研究

【摘要】： 本文以某城市污水处理厂为研究对象,探讨Carrousel-2000型污水处理厂集散控制与智能优化策略的实现。 首先,本文在详细分析Carrousel-2000氧化沟污水处理工艺的原理、特性、流程及主要技术参数之后,确定集散控制系统的总体设计方案以及主要环节的具体控制方案。根据方案完成系统设备层、现场控制站、中控室、通讯网络等单元的硬件设计,利用Sunytech8.0组态软件开发上位机监控程序,并通过网络实现上位机、现场控制站、设备层之间的数据通讯,最终实现整个污水处理厂的分散控制,集中管理。 其次,针对溶解氧(DO)浓度控制的重要性及难点,本文将模糊PID参数自整定控制策略引入该厂好氧区的DO浓度控制系统。根据模糊推理离线生成的PID参数控制表,在上位机中利用ST语言编写查表程序。实际运行时,系统根据偏差查询控制表,在线修改PID参数,实现好氧区DO浓度在不同工况下的精确控制。鉴于单点检测的数据可靠性问题,本文采用多点检测法采集DO浓度信号,并利用上位机中编写的数据融合算法分析采集的多路数据,为控制系统提供好氧区可靠的DO浓度信息。 最后,针对模糊控制缺乏自学习能力的缺点,在模糊PID控制策略的基础上,构建一种基于遗传算法离线优化的模糊神经网络PID控制策略,将模糊控制规则和隶属函数的整定问题转化为神经网络中连接权系数和网络结构的优化,通过神经网络的自学习能力实现模糊控制器参数的在线优化。 【关键词】：污水处理 DCS DO浓度 数据融合 Fuzzy-PID FNN-PID
【学位授予单位】：南昌大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP273.5
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 课题背景及研究意义8-9
• 1.2 自动控制系统概述9-10
• 1.3 国外污水处理自控系统的特征10
• 1.4 国内污水处理自控系统的特征10-11
• 1.5 国内污水处理自控系统的发展方向11-13
• 1.6 本文所研究的主要内容13-15
• 第2章 Carrousel-2000氧化沟工艺15-24
• 2.1 城市污水处理工艺概述15-16
• 2.2 Carrousel-2000氧化沟工艺简介16-17
• 2.3 Carrousel-2000氧化沟工艺原理17-18
• 2.4 Carrousel-2000氧化沟工艺流程18-21
• 2.5 Carrousel-2000氧化沟工艺主要技术参数21-24
• 第3章 Carrousel-2000型污水处理厂控制方案24-37
• 3.1 污水处理自控系统整体方案24-26
• 3.1.1 污水处理集散控制系统24
• 3.1.2 污水处理集散控制系统结构24-26
• 3.2 污水处理控制策略26-27
• 3.2.1 控制策略设计原则26
• 3.2.2 设备控制方式26-27
• 3.3 污水处理厂子系统控制方案27-37
• 3.3.1 粗格栅控制系统28-29
• 3.3.2 细格栅及旋流沉砂池控制系统29-31
• 3.3.3 氧化沟控制系统31
• 3.3.4 泵站控制31-37
• 第4章 污水处理集散控制系统硬件设计37-55
• 4.1 现场仪表设计37-41
• 4.1.1 污水处理检测项目37-38
• 4.1.2 检测仪表的配置38-41
• 4.1.3 检测仪表配电及防雷41
• 4.2 中控室单元配置41-42
• 4.3 现场控制站配置42-51
• 4.3.1 现场控制站硬件结构体系42-43
• 4.3.2 现场控制站具体配置43-45
• 4.3.3 模板原理45-48
• 4.3.4 I/O模板地址设定48-49
• 4.3.5 I/O模板的安装49-50
• 4.3.6 控制站的现场安装50-51
• 4.4 系统网络结构51-53
• 4.4.1 系统网络(SNet)51-52
• 4.4.2 控制网络(Cnet)52-53
• 4.5 系统配电与接地53-55
• 4.5.1 配电53-54
• 4.5.2 接地54-55
• 第5章 污水处理集散控制系统组态55-73
• 5.1 系统组态软件简介55-56
• 5.2 系统组态流程56-57
• 5.3 工程管理组态57
• 5.4 系统硬件组态57-61
• 5.4.1 系统网络的设定58-59
• 5.4.2 操作员站IP地址的设置59
• 5.4.3 污水集散控制系统硬件组态59-61
• 5.5 实时数据库组态61-67
• 5.5.1 实时数据库组态简介61-62
• 5.5.2 控制站/操作站管理62-63
• 5.5.3 控制模板与I/O模板组态63
• 5.5.4 变量组态63-67
• 5.6 I/O设备组态67
• 5.7 控制算法组态67-70
• 5.8 人机界面组态70-73
• 第6章 溶解氧浓度智能控制策略研究73-101
• 6.1 溶解氧浓度控制简介73-74
• 6.2 溶解氧检测环节74-79
• 6.2.1 溶解氧检测方法74
• 6.2.2 数据分析方法74-76
• 6.2.3 数据分析方法的实现76-79
• 6.3 控制策略分析79-81
• 6.4 模糊PID参数自整定控制策略81-92
• 6.4.1 模糊控制81-82
• 6.4.2 模糊PID控制器的结构82-83
• 6.4.3 模糊化83-85
• 6.4.4 模糊控制规则85-87
• 6.4.5 模糊推理87
• 6.4.6 去模糊化87-88
• 6.4.7 模糊控制表88-89
• 6.4.8 仿真研究89-91
• 6.4.9 模糊PID控制策略的实现91-92
• 6.5 模糊PID控制策略的改进92-101
• 6.5.1 FNN-PID控制策略92-93
• 6.5.2 模糊神经网络结构93-95
• 6.5.3 模糊神经网络的学习算法95-99
• 6.5.4 仿真研究99-101
• 第7章 总结与展望101-103
• 致谢103-104
• 参考文献104-108
• 攻读学位期间的研究成果108

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