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污水处理出水水质软测量预测预报系统开发

彭云峰  
【摘要】: 本论文是围绕如何采用软测量技术解决目前城市污水处理出水水质参数难以用硬仪表在线测量这一现实问题而展开的。研究目标是设计基于软测量技术的计算机软件系统,实现污水处理出水水质的预测预报。 本论文的研究方法是:首先,借助于污水处理过程历史数据,建立出水水质参数的软测量模型;然后将该模型嵌入应用系统中,开发出基于软测量技术的污水处理过程出水水质参数的计算机预测预报系统。 本论文的研究成果主要有以下两方面: 一、获取了污水处理出水水质预测软测量模型 1、建立了昆明市第二污水处理厂运行多年的历史数据库; 2、选取历史数据库中较为完整的数据加以预处理作为软测量建模样本和预测评价样本,并由此设计了大量的多元线性回归、人工神经网络预测算法; 3、结合污水处理工艺特点,创造性地提出了“样本数据插值和多步记忆”的污水处理出水水质预测软测量模型结构,使预测质量大为改善。 二、成功开发了基于软测量技术的污水处理出水水质预测预报软件系统 本系统的前端应用软件采用Visual C++ 6.0开发;软预测器由MATLAB实现;数据由Microsoft SQL Server 2000或Access管理。即: 1、采用MFC ODBC(开放式数据库互联)技术访问数据库,实现应用程序与污水处理数据库的信息集成; 2、采用MATLAB提供的引擎(Engine)技术,结合C++编程技巧,实现了Visual C++和MATLAB的信息集成,即由此将软预测器“捆绑”到应用系统。 总之,本文的研究不仅验证了软测量技术应用于城市污水处理过程出水水质参数预测的可行性,还提供了采用MATLAB、Visual C++、SQL Server(或Access)混合编程的具有创新意义和一定推广价值的具体开发方案。这种开发方案缩短了应用程序的开发周期和开发成本,并在一定程度上提高了可靠性。 另外,本文提出的“样本数据插值和多步记忆”的软测量模型结构对于类似于污水处理的工业过程,即目标参数难以用硬仪表在线测量且可得数据样本间隔时间长、前后相关性强的工业过程之软测量模型构建,也颇具参考价值。


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