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水处理领域中智能控制的应用与研究

作　者: 童赟
导　师: 曲日
学　校: 天津大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 中空纤维膜膜预警智能控制神经网络专家系统
分类号: X703
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

中空纤维设备具有结构紧凑、控制简便灵活等特点，已在食品、化工、冶金、发电等不同行业的废水再生处理中得到广泛应用，但中空纤维设备在运行过程中其核心部件中空纤维膜很容易遭受污染。通常膜的污染情况是依据人工经验来判断的，但根据人工经验来调整运行参数，存在主观性过强、精度差、效率低等问题，需要多次调试才能使膜恢复正常。往往在发现系统需要调节的时候，膜已遭受到一定程度的污染。事实证明，这种“末端解决”的方式很难使膜系统完全恢复至初始状态，每次调节后其正常通量难以维持较长的时间，伴随着使用时间和清洗次数的增加，其维持正常通量的时间越来越短。此外，由于缺乏统一的进水水质标准，一旦出现突发性水质污染时，很可能会导致膜系统遭受到重度污染而无法恢复正常，使成批膜组件报废。针对上述问题，我们研制了用于中空纤维设备的膜污染预警与智能控制系统，采用3层硬件架构，集成BP神经网络与专家系统，设计并完成了中空纤维膜设备的预警与智能控制功能，用以实现对膜污染的预测、智能诊断与控制。实验表明：该装置能实时有效的控制膜系统的运行，可根据水质变化调节系统运行参数，有效抑制膜的污染，从而减小多次离线化学清洗对膜丝所带来的物理化学损伤，延长膜组件的使用寿命。

全文目录

摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章绪论  8-13
  1.1 课题提出背景  8-9
  1.2 水处理领域的研究现状  9
  1.3 智能控制理论与发展  9-10
  1.4 课题的提出和研究意义  10-11
  1.5 论文的主要工作  11-12
  1.6 论文的主要结构  12-13
第二章基于神经网络和专家系统的智能控制系统结构  13-27
  2.1 人工神经网络  13-23
    2.1.1 人工神经网络发展历史  13-14
    2.1.2 人工神经元模型  14-16
    2.1.3 神经网络的结构和学习  16-19
    2.1.4 BP神经网络  19-20
    2.1.5 BP网络的学习算法  20-23
  2.2 专家系统  23-25
    2.2.1 专家系统的基本结构  23-24
    2.2.2 专家系统的发展  24-25
  2.3 神经系统和专家系统的特点  25-26
    2.3.1 神经网络的特点  25
    2.3.2 专家系统的特点  25-26
  2.4 基于神经网络和专家系统的智能控制系统应用  26-27
第三章智能预测与智能故障诊断  27-41
  3.1 智能预测原理  27-28
    3.1.1 预测过程  27
    3.1.2 预测方法  27-28
  3.2 智能预测的神经网络方法实现  28-33
  3.3 专家系统的智能诊断原理  33-41
    3.3.1 膜污染知识获取  34-37
    3.3.2 膜污染推理规则  37-41
第四章智能控制系统的具体实现  41-57
  4.1 系统结构和原理  41
  4.2 智能控制系统硬件结构设计  41-43
  4.3 智能控制系统的软件设计  43-47
    4.3.1 软件系统的设计思想  43-44
    4.3.2 软件系统的模块构成  44-47
  4.4 膜污染预警与智能控制系统的应用  47-51
    4.4.1 材料与方法  47
    4.4.2 智能控制系统的实验过程  47-51
  4.5 结果分析  51-57
    4.5.1 预测准确性分析  51-52
    4.5.2 调控灵敏性分析  52-54
    4.5.3 运行稳定性分析  54-56
    4.5.4 经济效益分析  56-57
第五章结束语  57-58
  5.1 论文总结  57
  5.2 待改进的方面  57-58
参考文献  58-61
发表论文和参加科研情况说明  61-62
致谢  62

水处理领域中智能控制的应用与研究

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