基于混合智能算法在造纸废水厌氧消化处理过程多目标优化中的研究--《华南理工大学》2015年硕士论文
基于混合智能算法在造纸废水厌氧消化处理过程多目标优化中的研究
【摘要】：随着我国经济的快速发展,城市化和工业化进程不断加速,在节能减排的新形势下,造纸废水问题已成为影响人民生产、生活和经济发展的重要问题之一。为了加快我国造纸行业经济转型,实现由粗狂式发展到可持续发展的转变,对造纸废水处理过程特别是对厌氧消化处理过程进行多目标优化势在必行,这一不仅保证了废水处理设备高效稳定运行,提高处理效率,也对实现节能减排可持续发展具有重要意义。针对造纸废水厌氧消化处理过程,首先,本文较为全面地分析了智能算法在废水处理过程中的研究与应用现状,以及云模型算法(Cloud Model)、遗传算法-反向传播神经网络(GA-BPNN)口快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)的基本概念和结构；接着,系统地研究了构建多目标优化模型的思路与方法,将云模型控制器、GA-BPNN预测模型和NSGA-Ⅱ多目标优化模型应用于造纸废水厌氧消化处理多目标优化过程中。本论文在对厌氧消化过程多目标优化方面进行了一些拓展性和探究性的研究：深入研究了基于NSGA-Ⅱ和GA-BPNN的多目标优化模型的构建与设计方案,在实验室条件下成功地将其应用于造纸废水厌氧消化处理过程中,为提高我国造纸废水处理效率提供参考。主要研究内容和结果如下：1.分析了造纸废水厌氧消化处理过程的水质特点和处理要求,在实验室条件下,完成了工控设备选型与安装以及组态构建等工作,成功地构建了废水处理自动化监控系统。2.在分析了废水处理的酸碱调节策略、云模型算法原理和传统PID控制器的基础上,探索了云模型控制器的设计思路与方法,建立了云模型控制器。采用OPC技术建立起MATLAB与MCGS组态软件间的数据通讯,在实际运行中验证了云模型控制器的控制效果,运行结果表明,云模型控制器能够有效实现酸碱调节。在MATLAB中与传统PID控制器进行仿真对比,仿真结果表明云模型控制器控制效果更好。3.在分析了反向神经网络原理和结构以及遗传算法的基础上,针对造纸废水厌氧处理过程中进水COD、pH、温度和流量与出水COD和产气量存在的非线性关系,分别设计和建立了出水COD和产气量BPNN和GA-BPNN预测模型。BPNN对出水COD口产气量预测时的绝对误差分别为61.7742%和10.5959%,均方根误差分别为447.5,而GA-BPNN对出水COD和产气量预测时的绝对误差分别为21.7263%和7.6443%,均方根误差分别为196.4。研究结果表明,与BPNN预测模型相比GA-BPNN预测模型的效果更好,更适用于建模。4.在对比了GA-BPNN和BPNN页测模型预测效果之后,分析了快速非支配排序遗传算法(NSGA-II)原理,将建立好的出水COD预测模型和产气量预测模型与NSGA-II算法相结合,构建出多目标智能优化模型并将其应用于造纸废水厌氧处理的多目标优化。研究结果表明,该模型具有良好的优化能力能够实现多目标优化,优化结果可以为废水厌氧消化过程中的设计和工艺操作提供参考,同样这种使用神经网络与快速非支配排序遗传算法相结合的方法也可用于解决其他多目标优化间题。
【学位授予单位】：华南理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2015【分类号】：X793
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400-819-9993基于MCGS的双容水箱液位与进水流量控制系统的设计
设计双容水箱液位串级控制系统。在设计中充分利用自动化仪表技术，计算机技术，通讯技术和自动控制技术，以实现对水箱液位的串级控制。首先对被控对象的模型进行分析
摘要：本论文的目的是设计双容水箱液位串级控制系统。在设计中充分利用仪表技术，技术，通讯技术和自动控制技术，以实现对水箱液位的串级控制。首先对被控对象的模型进行分析，并采用实验建模法求取模型的传递函数。其次，根据被控对象模型和被控过程特性设计串级控制系统，采用动态仿真技术对控制系统的性能进行分析。然后，设计并组建仪表过程控制系统，通过智能调节仪表实现对液位的串级PID控制。最后，借助数据采集模块﹑MCGS组态软件和数字控制器，设计并组建远程计算机过程控制系统，完成控制系统实验和结果分析。8843
关键词：液位；模型；PID控制；串级控制系统；过程控制系统；MCGS
Design of Coupled Tank Liquid-Level Control System Based on MCGS
Abstract：The purpose of this thesis is to design the liquid level&s concatenation control system of the double capacity water tank. This design makes full use of the automatic indicator technique,the computer technique,the communication technique and the automatic control technique in order to realize concatenation control of water tank&s liquid.First, I carry out the analysis of the controlled objects& model, and use the experimental method to calculate the transfer function of the model.Next, I Design the concatenation control system and use the dynamic simulation technique to analyze the capability of control system.Afterwards, I design and set up the indicator process control system, realize PID control of the liquid level with intelligence indicator. Finally, I design and set up the long distance computer control system in virtue of the data collection module,MCGS soft and digital PID controller,accomplish control system experiment and analyze the outcome. 源自L六W维L论W文W网).加7位QQ www.lwfree.cn
KeyWords: Liquid level；Model；PID control；Cascade control system；Process control system；MCGS
1 绪论&& &1
1.1 过程控制系统的发展&& &1
1.2 组态软件产生及&& &3
1.3 液位串级控制系统介绍&& &4
1.4 主要研究内容&& &5
2 液位控制系统的组建&& &6
2.1 系统硬件选型&& &6
2.1.1 水箱&& &6
2.1.2 检测单元&& &6
2.1.3 执行单元&& &8
2.1.4 水泵机组&& &9
2.2 被控对象的模型&& &10
2.2.1 机理建模法&& &10
2.2.2 阶跃响应曲线法&& &12
3 液位系统控制方案设计&& &17
3.1 PID控制系统&& &17
3.1.1 PID控制原理&& &17
3.1.2 PID控制特点&& &19
3.1.3 PID控制参数整定&& &20
3.2 控制系统方案设计&& &22
3.3 控制系统的仿真&& &25
3.3.1 MATLAB软件介绍&& &25
3.3.2 MATLAB/Simulink系统仿真&& &26
4 MCGS监控系统设计&& &34
4.1 MCGS组态软件介绍&& &35
4.1.1 组态软件主要结构&& &35
4.1.2 建立运行程序一般过程&& &37
4.2 MCGS监控系统制作过程&& &37
4.2.1 工程的建立&& &37
4.2.2 组态变量的定义&& &38
4.2.3 设备与变量连接&& &39
4.3 MCGS监控画面制作&& &41
4.3.1 工程画面的建立&& &41
4.3.2 监控画面的制作&& &42 源自L六W维L论W文W网).加7位QQ www.lwfree.cn
4.3.3 PID脚本程序编写&& &43
4.4 MCGS运行系统及调试&& &46
4.5 结果分析&& &49
5 计算机过程控制系统硬件设计&& &49 基于MCGS的双容水箱液位与进水流量控制系统的设计:
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按权重计算环境内的综合温度作为控制温度，发送控制命令，启...文档分类：
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文档介绍：
非常实用的mcgs触摸屏编程实例下(10例)-13. 组态控制技术 mcgs 下图脚本程序如何编 IF实际总水量&设定总水量 THEN 下罐进水阀=1 下罐排水阀=0 ELSE IF实际总水量&设定总水量 THEN 下罐进水阀=0 下罐排水阀=1 ELSE IF实际总水量=设定总水量 THEN IF下水位&下水位设定量 THEN 循环泵=0 上罐进水阀=0 上罐排水阀=1 ELSE IF下水位&下水位设定量 THEN 上罐排水阀=0 上罐进水阀=1 循环泵=1 ENDIF ENDIF ENDIF ENDIF ENDIF 当然如果你的下水位是由开关量来确定的话,后面那一部分也可以改成: IF实际总水量=设定总水量 THEN IF下水位低=1 THEN 循环泵=0 上罐进水阀=0 上罐排水阀=1 ELSE IF下水位高=1 THEN 上罐排水阀=0 上罐进水阀=1 循环泵=1 上面只是大体的一个思路,里面还是有很多需要补充的地方,比如给上水罐注水时,是否需要先判断进水阀是否打开再启动循环泵,给下水罐注水时是否需要判断先关停循环泵再关停进水阀,然后开启上罐排水阀,如果是这种情况的话,建议你可以使用运行策略来完成脚本编写。 14.MCGS 组态软件脚本程序有没有延时指令!Sleep(mTime) 函数意义:在脚本程序中等待 mTime 毫秒,然后执行下条语句实例: !Sleep(10) ,延时 10 毫秒 15. 怎么使 MCGS 组态动画实现左右移动?要用脚本程序写先向右移,再原路返回很简单的啊,就是双击要实现动画的东西,钩选水平移动,然后在水平移动上选择对应的字地址,将此字地址与要移动的位置对应好,然后在脚本里面对这个字地址编程就可以了。只要对我之前说的那个对应的字地址编脚本可以了脚本可以这么编 IF对应位=0 THEN 中间变量=0 IF对应位=100 THEN 中间变量=1 IF中间变量=0 THEN 对应位=对应位+5 IF中间变量=1 THEN 对应位=对应位-5 16.mcgs 怎么实现按钮按下去不弹起首先放上两个元件,但不是按钮然后分别设置属性,上面的是“按钮动作——置一——按钮”“可见度——按钮——不可见”如下图下面的和上面的刚好相反, “按钮动作——清零——按钮”“可见度——按钮——可见”这样两个元件就可以交替显示了,达到一个按钮按下不起的效果。 17.MCGS 嵌入版一些元件这个元件在哪里找啊。我怎么找不到默认的没有,自己做的,就是几个图合并到一起的而已。比如下面这几个合理放置之后! 18. 请问 MCGS 断电后该如何保存窗口界面设置的参数,并且重新上电后可以自动对应读取? 各位工友,你们好!请问我用 MCGS 组态了一个参数设置界面,为下位机 PL C 提供参数,有好多开关量和数值量,但是如果 MCGS 断电后该如何保存这些参数,并且再次上电时能够自动对应的读取这些参数呢?求教方法,谢谢!因为工程小区有时会停电!SaveDataInit( ) !FlushDataInitValueToDisk( )用这两个函数。 19.MCGS 脚本组态编程,取整函数?
12:06 lj22377 |分类: 软件开发|浏览 130 次产品: /sc/index.aspx 需求:在界面显示系统运行时间,以时分秒的方式。描述:系统提供一个只读变量 RunTime ,但是是以秒来表示的,现在需要将其转化为时分秒的形式。脚本如下: ( RunTimeStr 是自定义字符型变量, $RunTime 是系统变量, !Str 是系统函数,将数字转化为字符) RunTimeStr = !Str($RunTime/3600) +&时& +!Str($RunTime/60) +&分&+! Str($RunTime MOD 60) +&秒& 但是,这里的除法运算“/”是浮点数运算,就是 1/3 = 0. 而不是 0, MCGS 脚本程序中貌似没有提供取整函数(没找到?) 请问,有解决办法没? 实现方法 IF $RunTime & ount THEN HourCount = HourCount +1'每秒加 1 MinCount = MinCount +1 ount = ount +1 IF HourCount &= 3600 THEN Hour = Hour +1 HourCount = HourCount -3600 ENDIF IF MinCount &= 60 THEN Min = Min +1 if Min = 60 then Min =0 endif MinCount = MinCount -60 ENDIF RunTimeStr = !Str(Hour) + &:& +!Str(Min) + &:&+ !Str($RunTime MOD 60) ount = $RunTime ENDIF 我简单的做了一个其中 data4 就相当于系统运行时间$RunTime ,将其分解成时 data1 ,分 data2 ,秒 data3 , 步骤如下: 将 data1 , data2 , data3 , 设置成开关型, 这样 data1 , data2 , data3 就相当于整数, 在做除法运算时,不会有小数部分。做运算,算出时分秒就行了。追问不过,问一个问题啊,开关型= int (C语言)么? 开关型的范围是多少, 01234...一直可以到几? 20.mcgs 设计两个按钮,它们之间不可以同时工作刚刚作了一个,不知道是不是这个意思。初始时,按钮 1 和按钮 2 都能按下均为可控状态的, 为图 1。当按钮 1 按下后, 对应上面的灯亮, 按钮 2 按下没反映, 为不可控状态,为图 2 。当按钮 1 再次按下后回到初始状态,按钮 2 变回可控,为图 1 。当按钮 2 按下后,对应上面的灯亮, 按钮 1 按下没反映, 为不可控状态, 为图 3。当按钮 2 再次按下后回到初始状态,按钮 1 变回可控,为图 1。图1 向左转| 向右转图2 向左转| 向右转图3 向左转| 向右转。其做法就是做 4 个按钮和 2 个指示灯。向左转| 向右转
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下载次数：制药废水混凝—多级生化处理工艺的研究与建模--《上海应用技术学院》2016年硕士论文
制药废水混凝—多级生化处理工艺的研究与建模
【摘要】：本文研究了混凝—多级生化工艺处理制药废水,并且建立了数学模型,其中多级生化工艺由水解酸化反应器和多级A/O折流生化反应器组成。整个论文架构分为四部分：第一部分通过对混凝剂PAC,絮凝剂PAM、进水pH、水温等单因素试验研究,分析了混凝作为预处理工艺对制药废水处理效果。同时,为了防止混凝出水水质波动,建立混凝投加量模型使出水水质稳定一个范围内,减少对后续生化系统冲击；第二部分研究了水力停留时间、温度、pH等影响因素对水解酸化工艺影响,对于多级A/O折流生化工艺,则是研究了水力停留时间、硝化内液回流比、好氧池溶解氧含量三个因素对工艺影响,通过对这些影响因素分析获得相关工艺参数,优化多级生化处理系统运行；第三部分采用PCA+BP神经网络模型对多级生化处理工艺建模,由于废水多级生化处理过程影响出水水质的过程变量较多,存在强烈耦合和非线相关性,通过PCA模型对过程辅助变量作了降维处理,最后选出A2反应器的pH、O3反应器的溶解氧和温度三个变量,将这三个变量和进水CODcr、NH4+-N作为BP神经网络输入神经元,利用神经网络算法预测出水CODcr和NH4+-N数值,实现对出水水质的软测量,有效预测出水水质情况;第四部分采用MCGS软件和MATLAB软件对模型进行仿真,利用MCGS组态软件形象的可视化界面,结合MATLAB软件强大的数据处理和算法编程 能力,对混凝—多级生化处理工艺模型进行仿真设计,最后设计出的仿真模型不仅具有动态可视化的仿真界面,还可以实现复杂的智能算法。
【学位授予单位】：上海应用技术学院【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2016【分类号】：X787
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基于模糊神经网络的A/O废水处理控制系统的研究
【摘要】：
随着工业的不断发展,工业废水的污染日益严重,治理污水的任务变得愈加繁重。造纸行业是污染我国环境的主要行业之一,解决造纸工业的水污染,成为了迫在眉睫的任务。而目前造纸废水的处理工艺主要采用“物化-生化”工艺处理,生化处理部分大多采用的是活性污泥法工艺处理的。由于活性污泥法处理造纸废水具有多变量、非线性、大滞后、不确定性和复杂性的特点,单纯人工的操作难以实现废水处理稳定性和良好的出水效果。传统的自动控制技术自身存在缺陷,建立的数学模型不够精确,控制效果不够理想,导致污水处理过程控制自动化水平相对落后。鉴于此,本论文致力于研究用模糊神经网络算法实现对废纸造纸废水生化处理系统曝气量的智能控制,得到以下成果:
根据废纸造纸废水的特征,确定了实验室条件下的造纸废水处理工艺,完成了MCGS组态软件的组态和PLC程序的设计,在此基础上建立了造纸废水处理的自动控制系统,并在此自动控制系统下进行试验,获取大量的样本数据。再根据对废纸造纸废水处理特征和模糊神经网络的分析,提出了智能预测和控制模型方案。利用获取的样本数据,采用Takagi-Sugeno推理的网络建立A/O生化池出水COD预测模型,结合模糊C均值聚类和混合算法完成网络的结构辨识和参数辨识,借助MATLAB软件对建立的预测模型进行仿真分析,仿真结果表明,预测模型具有很好的学习能力和泛化能力,训练数据的相对误差绝对值范围为0~0.0073%,测试数据的相对误差绝对值范围为0~10.4636%。
通过建立的Takagi-Sugeno预测模型与单纯的BP网络的预测模型进行性能比较,前者的训练数据和测试数据的平均绝对误差率MAPE分别为1.486×10-3 %、2.703%,而后者的训练数据和测试数据的平均绝对误差率MAPE分别为2.785%、11.53%。通过两者的性能对比可知,Takagi-Sugeno预测模型的平均绝对误差率MAPE远远小于单纯的BP网络的预测模型,说明了前者更适合用于预测生化池的出水COD值。
采用基于Mamdani规则的模糊神经网络建立曝气量控制模型,利用出水COD值的变化量和出水COD值的变化率作为控制模型的输入变量,曝气量的修正量作为控制模型输出,用于调节曝气量。结合混合算法完成网络的结构辨识和参数辨识,确定控制模型的具体参数。在MCGS高级开发包生成的VB程序中编写了模糊神经算法,按照MCGS的接口函数规范将算法嵌入到MCGS中,实现了对造纸废水处理系统的智能控制。在实验室条件下进行验证试验,将期待出水COD值设定在100mg/L,结果表明在不同进水负荷下,生化池出水COD值在91~109mg/L范围,基本维持在100mg/L左右,说明基于模糊神经网络算法的智能控制系统能够有效地实现造纸废水处理系统的智能控制。
本课题的研究成果为实现废纸造纸废水生化处理系统的自动控制提供了一种有效的解决方案,同时为污水处理过程实现优化控制提供了新的途径,具有一定的推广价值。
【学位授予单位】：华南理工大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2010【分类号】：TP273.4
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