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污水处理控制系统及污水处理控制方法

发布时间:2018-11-9 9:00:11  中国污水处理工程网

  申请日2010.03.30

  公开(公告)日2010.09.15

  IPC分类号G05B19/418; C02F1/00

  摘要

  本发明涉及一种污水处理控制系统,包括操作站计算机、数据分析站计算机、可编程控制器PLC主站和远程PLC站,其中:操作站计算机,用于采集污水调节池进水水质指标数据,并发送到数据分析站计算机;数据分析站计算机,用于根据遗传神经网络GABP对指标数据进行溶解氧DO进行测量,并输出测量后的DO到可编程控制器PLC主站与远程PLC站;可编程控制器PLC主站与远程PLC站,用于根据遗传算法对PID参数进行寻优,然后根据寻优后的PID参数控制测量后的DO。本发明还提供一种污水处理控制方法。本发明提供的污水处理控制系统及污水处理控制方法,可以快速地找到与变参数模型对应的合适的控制参数,使污水处理控制系统能够得到快速稳定高精度的控制,并可降低能耗。

  权利要求书

  1.一种污水处理控制系统,其特征在于,包括操作站计算机、数据分析站计算机、可编程控制器PLC主站和远程PLC站,其中:

  操作站计算机,用于采集污水调节池进水水质指标数据,并发送到数据分析站计算机;

  数据分析站计算机,用于根据遗传神经网络GABP对指标数据进行溶解氧DO进行测量,并输出测量后的DO到可编程控制器PLC主站与远程PLC站;

  可编程控制器PLC主站与远程PLC站,用于根据遗传算法对PID参数进行寻优,然后根据寻优后的PID参数控制测量后的DO。

  2.如权利要求1所述的污水处理控制系统,其特征在于,所述数据分析站计算机还用于:

  对数据进行预处理;

  确定辅助变量和遗传神经网络GABP的结构;

  基于遗传神经网络GABP对指标数据进行溶解氧DO测量。

  3.如权利要求2所述的污水处理控制系统,其特征在于,所述数据分析站计算机还用于:

  剔除异常数据;

  对余下的数据进行数据标准化。

  4.如权利要求2所述的污水处理控制系统,其特征在于,所述数据分析站计算机还用于:

  对样本集数据用零均值标准化方法进行归一化处理;

  将神经网络权值和阈值进行统一,并对神经网络权值和阈值进行编码;

  将给定的输入输出样本集分为训练样本和测试样本,用遗传神经网络GABP算法对多组网络权值分别进行训练,求得各个网络输出;

  设定适应度函数为均方误差性能函数;

  设定适应度函数为均方误差性能函数根据交叉、变异遗传算子对交配池中的个体进行操作,得到新一代种群。

  5.如权利要求3或4所述的污水处理控制系统,其特征在于,所述可编程控制器PLC主站与远程PLC站还用于:

  确定编码方案;

  确定适应度函数;

  确定遗传算法的参数。

  6.一种污水处理控制方法,其特征在于,包括:

  操作站计算机采集污水调节池进水水质指标数据,并发送到数据分析站计算机;

  数据分析站计算机基于遗传神经网络GABP对指标数据进行溶解氧DO进行测量,并输出测量后的DO到可编程控制器PLC主站与远程PLC站;

  可编程控制器PLC主站与远程PLC站基于遗传算法对PID参数进行寻优,然后根据寻优后的PID参数控制测量后的DO。

  7.如权利要求6所述的污水处理控制方法,其特征在于,所述数据分析站计算机基于遗传神经网络GABP对指标数据进行溶解氧DO进行测量,并输出测量后的DO到可编程控制器PLC主站与远程PLC站的步骤具体包括:

  数据分析站计算机对数据进行预处理;

  数据分析站计算机确定辅助变量和遗传神经网络GABP的结构;

  数据分析站计算机基于遗传神经网络GABP对指标数据进行溶解氧DO测量。

  8.如权利要求7所述的污水处理控制方法,其特征在于,所述数据分析站计算机对数据进行预处理的步骤具体包括:

  数据分析站计算机剔除异常数据;

  数据分析站计算机对余下的数据进行数据标准化。

  9.如权利要求7所述的污水处理控制方法,其特征在于,所述数据分析站计算机基于遗传神经网络GABP对指标数据进行溶解氧DO测量的步骤具体包括:

  数据分析站计算机对样本集数据用零均值标准化方法进行归一化处理;

  数据分析站计算机将神经网络权值和阈值进行统一,并对神经网络权值和阈值进行编码;

  数据分析站计算机将给定的输入输出样本集分为训练样本和测试样本,用遗传神经网络GABP算法对多组网络权值分别进行训练,求得各个网络输出;

  数据分析站计算机设定适应度函数为均方误差性能函数;

  数据分析站计算机设定适应度函数为均方误差性能函数根据交叉、变异遗传算子对交配池中的个体进行操作,得到新一代种群。

  10.如权利要求8或9所述的污水处理控制方法,其特征在于,所述可编程控制器PLC主站与远程PLC站基于遗传算法对PID参数进行寻优,然后根据寻优后的PID参数控制测量后的DO的步骤具体包括:

  可编程控制器PLC主站与远程PLC站确定编码方案;

  可编程控制器PLC主站与远程PLC站确定适应度函数;

  可编程控制器PLC主站与远程PLC站确定遗传算法的参数。

  说明书

  污水处理控制系统及污水处理控制方法

  技术领域

  本发明涉及污水处理领域,尤其涉及污水处理控制系统及污水处理控制方法。

  背景技术

  随着国民经济的增长和公众环保意识的增强,污水处理自动化技术迎来了前所未有的发展机遇。国家中长期科技发展规划中提出要研究并推广高效、低能耗的污水处理新技术。因此,本发明的研究成果具有广阔的应用前景。溶解氧(DO)浓度是目前污水处理中应用最为广泛的运转控制参数,当溶解氧不足或过量时都会导致污泥生存环境恶化:当氧气不足时,一方面由于好氧池中丝状菌会大量繁殖,最终产生污泥膨胀,发生异常工况;另一方面由于好氧菌的生长速率降低从而引起出水水质的下降。而氧气过量(即过量曝气)则会引起悬浮固体沉降性能变差,影响污水处理系统的正常运行。溶解氧的控制涉及到微生物的生长环境以及处理过程的能耗,因此,溶解氧控制一直是研究的重点。

  优良的控制可以节省污水处理运行费用,同时也是减少和应对异常工况发生、保障污水处理过程正常运行的关键。此外,通过提高污水处理过程自动化水平,还可以有效地减少运行管理和操作人员,降低运行费用。目前的污水控制系统多使用PID控制,PID控制的主要问题就是参数整定问题。目前PID控制参数的整定多是依靠工作人员的工程经验,采用试凑等经验方法,这样的参数整定方法存在着花费时间长,容易造成事故,整定质量不高,整定期间影响生产等问题。而对于污水处理系统模型,由于其本身就是一个变参数系统,随着进水水质水量的不同,系统的具体模型是变化的。对于这样的系统,PID控制参数的整定问题就更为突出,使得无法进行精确的控制和无法降低能耗。

  发明内容

  本发明的目的在于提供一种污水处理控制系统和污水处理控制方法,解决现有技术中无法快速地找到与变参数模型对应的合适的控制参数,以及无法快速稳定高精度的控制的问题。

  本发明提供一种污水处理控制系统,包括操作站计算机、数据分析站计算机、可编程控制器PLC主站和远程PLC站,其中:

  操作站计算机,用于采集污水调节池进水水质指标数据,并发送到数据分析站计算机;

  数据分析站计算机,用于根据遗传神经网络GABP对指标数据进行溶解氧DO进行测量,并输出测量后的DO到可编程控制器PLC主站与远程PLC站;

  可编程控制器PLC主站与远程PLC站,用于根据遗传算法对PID参数进行寻优,然后根据寻优后的PID参数控制测量后的DO。

  进一步的,上述数据分析站计算机还用于:

  对数据进行预处理;

  确定辅助变量和遗传神经网络GABP的结构;

  基于遗传神经网络GABP对指标数据进行溶解氧DO测量。

  进一步的,上述数据分析站计算机还用于:

  剔除异常数据;

  对余下的数据进行数据标准化。

  进一步的,上述数据分析站计算机还用于:

  对样本集数据用零均值标准化方法进行归一化处理;

  将神经网络权值和阈值进行统一,并对神经网络权值和阈值进行编码;

  将给定的输入输出样本集分为训练样本和测试样本,用遗传神经网络GABP算法对多组网络权值分别进行训练,求得各个网络输出;

  设定适应度函数为均方误差性能函数;

  设定适应度函数为均方误差性能函数根据交叉、变异遗传算子对交配池中的个体进行操作,得到新一代种群。

  进一步的,上述可编程控制器PLC主站与远程PLC站还用于:

  确定编码方案;

  确定适应度函数;

  确定遗传算法的参数。

  本发明还提供一种污水处理控制方法,包括:

  操作站计算机采集污水调节池进水水质指标数据,并发送到数据分析站计算机;

  数据分析站计算机基于遗传神经网络GABP对指标数据进行溶解氧DO进行测量,并输出测量后的DO到可编程控制器PLC主站与远程PLC站;

  可编程控制器PLC主站与远程PLC站基于遗传算法对PID参数进行寻优,然后根据寻优后的PID参数控制测量后的DO。

  进一步的,上述数据分析站计算机基于遗传神经网络GABP对指标数据进行溶解氧DO进行测量,并输出测量后的DO到可编程控制器PLC主站与远程PLC站的步骤具体包括:

  数据分析站计算机对数据进行预处理;

  数据分析站计算机确定辅助变量和遗传神经网络GABP的结构;

  数据分析站计算机基于遗传神经网络GABP对指标数据进行溶解氧DO测量。

  进一步的,上述数据分析站计算机对数据进行预处理的步骤具体包括:

  数据分析站计算机剔除异常数据;

  数据分析站计算机对余下的数据进行数据标准化。

  进一步的,上述数据分析站计算机基于遗传神经网络GABP对指标数据进行溶解氧DO测量的步骤具体包括:

  数据分析站计算机对样本集数据用零均值标准化方法进行归一化处理;

  数据分析站计算机将神经网络权值和阈值进行统一,并对神经网络权值和阈值进行编码;

  数据分析站计算机将给定的输入输出样本集分为训练样本和测试样本,用遗传神经网络GABP算法对多组网络权值分别进行训练,求得各个网络输出;

  数据分析站计算机设定适应度函数为均方误差性能函数;

  数据分析站计算机设定适应度函数为均方误差性能函数根据交叉、变异遗传算子对交配池中的个体进行操作,得到新一代种群。

  进一步的,上述可编程控制器PLC主站与远程PLC站基于遗传算法对PID参数进行寻优,然后根据寻优后的PID参数控制测量后的DO的步骤具体包括:

  可编程控制器PLC主站与远程PLC站确定编码方案;

  可编程控制器PLC主站与远程PLC站确定适应度函数;

  可编程控制器PLC主站与远程PLC站确定遗传算法的参数。

  本发明污水处理控制系统和污水处理控制方法,用遗传算法对PID参数进行寻优,可以快速地找到与变参数模型对应的合适的控制参数,使污水处理控制系统能够得到快速稳定高精度的控制,并可降低能耗。

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