《污水處理過程多模態建模及相應故障預測方法研究》是依託華南理工大學，由劉乙奇擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：污水處理過程多模態建模及相應故障預測方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：劉乙奇
- 依託單位：華南理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
軟測量技術作為解決污水處理過程難以實時測量變數的有效途徑正受到廣泛的關注。然而，模態的頻繁變化成為了制約該項技術推廣套用的一個主要瓶頸。項目擬以污水處理中與安全密切相關但又難以測量的過程變數為研究對象，首先依據改進Rao-Blackwellised粒子濾波理論，自適應神經模糊推理模型理論和機率混合自動機理論，開展多模態軟測量建模方法的研究，保證軟測量在正常模態和故障模態等多種模態都能做出準確預測；其次，在污泥中毒故障模態下，研究以自適應神經模糊推理為模型結構的高階馬爾科夫多步預測，探索污泥中毒退化規律和建立故障預測模型；最後，在上述研究的基礎上，結合改進滾動式時間序列模型和統計學中敏感性分析方法，對故障預測不確定性進行深入分析從而提高預測的準確度。該項目將探索多模態軟測量建模方法及相應的故障模態下故障預測功能，旨在為有效的監控系統運行和定量評價系統健康狀態奠定理論和技術基礎。
結題摘要
為了解決模態的頻繁變化制約軟測量技術推廣套用，項目以污水處理中與安全密切相關但又難以測量的過程變數為研究對象，首先改進了ARMA模型，高斯過程模型和自適應神經模糊推理模型理論，並與機率混合自動機理論相結合，實現了軟測量在正常模態和故障模態等多種模態都能做出準確預測；其次，在污泥中毒故障模態下，研究以ARMA模型，高斯過程模型和自適應神經模糊推理模型的多步預測，探索污泥中毒退化規律和建立故障預測模型；最後，在上述研究的基礎上，結合改進滾動式時間序列模型和統計學中敏感性分析方法，對故障預測不確定性進行深入分析從而提高預測的準確度。項目探索了污水系統運行規律，合理地描述污水處理系統複雜多變的多模態特性；對故障模態下不確定性進行充分認識和量化的基礎上實現準確的故障預測。此外，利用MATLAB軟體開發了一款針對污水處理多模態軟測量建模和故障預測的軟體，可實現多模態建模和故障預測等功能，並在國際水協會的仿真平台以及實際採集的數據上進行了測試。通過本項目的研究，建立了一套多模態建模和故障預測的方法和理論體系，豐富相關的理論和內容。
