題-1_100_100.jpg)
基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 基于軟測(cè)量的污泥膨脹智能故障診斷系統(tǒng)
- 來(lái)源：
- 第十二屆“挑戰(zhàn)杯”省賽作品
- 小類：
- 信息技術(shù)
- 大類：
- 科技發(fā)明制作B類
- 簡(jiǎn)介：
- 污泥膨脹是生化污水處理廠最嚴(yán)重的故障之一。本作品采用軟測(cè)量技術(shù)和故障診斷技術(shù)結(jié)合，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)安裝攝像頭采集的曝氣池和二沉池圖像，提取活性污泥性狀等特征，并與過(guò)程數(shù)據(jù)和化驗(yàn)數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建活性污泥質(zhì)量指標(biāo)軟測(cè)量模型，將難以測(cè)量的變量融入故障診斷專家系統(tǒng)中，用于污水處理廠的日常污泥膨脹運(yùn)行決策，從而提高污水處理過(guò)程故障診斷決策系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。
- 詳細(xì)介紹：
- 本作品適合于城市生化污水處理廠活性污泥過(guò)程污泥膨脹故障監(jiān)測(cè)和診斷。采用Visual Basic 6.0和matlab混合編程方式和C/S結(jié)構(gòu)，將基于數(shù)據(jù)的主元分析方法和基于RVM模型的系統(tǒng)相結(jié)合，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和診斷污泥膨脹事件，具有較高的故障診斷和輔助決策能力。 該作品主要技術(shù)特征：（1）成本低，融合非接觸式數(shù)字圖像特征和過(guò)程數(shù)據(jù)構(gòu)建活性污泥和水質(zhì)指標(biāo)軟測(cè)量模型，由于將軟測(cè)量直接用于軟冗余，避免了硬件冗余帶來(lái)的負(fù)擔(dān)；（2）安全性好，可應(yīng)用于對(duì)人體有害的環(huán)境；（3）可靠性高，軟測(cè)量的輸出代替故障儀表輸出以提高系統(tǒng)的可靠性。 長(zhǎng)期以來(lái)污水處理領(lǐng)域?qū)＜液筒僮鬟\(yùn)行人員積累了豐富的實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)和廣泛的知識(shí)，然而這些經(jīng)驗(yàn)只為少數(shù)人員所掌握。目前我國(guó)環(huán)境保護(hù)事業(yè)正在蓬勃發(fā)展，各地新建了不少城市污水處理廠，因此污水處理故障診斷和決策支持系統(tǒng)的研究和開發(fā)有利于創(chuàng)新出具有我國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的專有先進(jìn)控制技術(shù)，對(duì)解決我國(guó)污水處理行業(yè)優(yōu)化控制和優(yōu)化運(yùn)行的重大關(guān)鍵問(wèn)題具有重要理論研究?jī)r(jià)值，還具有廣闊的市場(chǎng)和顯著的應(yīng)用前景。
作品專業(yè)信息
設(shè)計(jì)、發(fā)明的目的和基本思路、創(chuàng)新點(diǎn)、技術(shù)關(guān)鍵和主要技術(shù)指標(biāo)
- 目的： 污泥膨脹是生化污水處理廠最嚴(yán)重的故障之一。本作品采用軟測(cè)量技術(shù)和故障診斷技術(shù)結(jié)合，通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)安裝攝像頭采集的曝氣池和二沉池圖像，提取活性污泥性狀等特征，并與過(guò)程數(shù)據(jù)和化驗(yàn)數(shù)據(jù)融合，構(gòu)建活性污泥質(zhì)量指標(biāo)軟測(cè)量模型，將難以測(cè)量的變量融入故障診斷專家系統(tǒng)中，用于污水處理廠的日常污泥膨脹運(yùn)行決策，從而提高污水處理過(guò)程故障診斷決策系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。 基本思路： (1) 圖像和過(guò)程數(shù)據(jù)、化驗(yàn)分析數(shù)據(jù)采集 (2) 建立水質(zhì)RVM軟測(cè)量模型 (3) 污泥膨脹故障診斷專家系統(tǒng) 創(chuàng)新點(diǎn)： (1) 基于KPCA的數(shù)字圖像特征提取 (2) 融合圖像特征、過(guò)程數(shù)據(jù)和化驗(yàn)數(shù)據(jù)的水質(zhì)RVM軟測(cè)量模型 技術(shù)關(guān)鍵： 軟測(cè)量技術(shù)和故障診斷技術(shù)的有機(jī)結(jié)合 技術(shù)指標(biāo)： 故障診斷的正確率>95%、漏報(bào)、誤報(bào)率<5%
科學(xué)性、先進(jìn)性
- 由于基于專家系統(tǒng)的故障診斷系統(tǒng)需要活性污泥數(shù)量和質(zhì)量參數(shù)信息，而此參數(shù)難于實(shí)時(shí)獲取，故本作品采用非接觸式數(shù)字?jǐn)z像技術(shù)識(shí)別污泥性狀和顏色等信息，本作品融合過(guò)程數(shù)據(jù)、化驗(yàn)分析數(shù)據(jù)和數(shù)字圖像特征信息構(gòu)建水質(zhì)指標(biāo)軟測(cè)量虛擬儀表，設(shè)計(jì)和開發(fā)污泥膨脹智能故障診斷系統(tǒng)，用于生化池和二沉池活性污泥性能監(jiān)視和診斷。本作品在以下兩個(gè)方面做了改進(jìn)：（1）軟測(cè)量采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)軟測(cè)量技術(shù)實(shí)施在線水質(zhì)參數(shù)預(yù)報(bào)，提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。（2）VB和MATLAB混合編程方法，加快了原型系統(tǒng)的開發(fā)，減輕了系統(tǒng)開發(fā)的難度。
獲獎(jiǎng)情況及鑒定結(jié)果
- Ⅰ 教育部科技查新結(jié)果： 在國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中，以見有關(guān)研究，但在國(guó)內(nèi)公開發(fā)表的中文文獻(xiàn)中，未見“有關(guān)于KPCA的數(shù)字圖像特征提?。ɑ钚晕勰囝伾?、性狀）”的中文文獻(xiàn)報(bào)道，未見“有關(guān)于融合圖像特征、過(guò)程數(shù)據(jù)和化驗(yàn)數(shù)據(jù)的水質(zhì)RVM軟測(cè)量”的報(bào)道，未見“有關(guān)于利用軟測(cè)量模型結(jié)果的污泥膨脹專家系統(tǒng)故障診斷方法”的中文文獻(xiàn)報(bào)道。 Ⅱ 論文發(fā)表情況： [1]孫明成，胡紅霞，孫章博. PCA和RVM的污水水質(zhì)預(yù)報(bào)，科技創(chuàng)新導(dǎo)論，已投稿.
作品所處階段
- 實(shí)驗(yàn)室階段
技術(shù)轉(zhuǎn)讓方式
- 面談
作品可展示的形式
- 模型 圖片 現(xiàn)場(chǎng)展示
使用說(shuō)明,技術(shù)特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì),適應(yīng)范圍,推廣前景的技術(shù)性說(shuō)明,市場(chǎng)分析,經(jīng)濟(jì)效益預(yù)測(cè)
- 本作品適合于城市生化污水處理廠活性污泥過(guò)程污泥膨脹故障監(jiān)測(cè)和診斷。采用混合編程方式和C/S結(jié)構(gòu)，將基于數(shù)據(jù)的主元分析方法和基于RVM模型的系統(tǒng)相結(jié)合，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和診斷污泥膨脹事件，具有較高的故障診斷和輔助決策能力。 該作品主要技術(shù)特征：（1）成本低，融合非接觸式數(shù)字圖像特征和過(guò)程數(shù)據(jù)構(gòu)建活性污泥和水質(zhì)指標(biāo)軟測(cè)量模型，由于將軟測(cè)量直接用于軟冗余，避免了硬件冗余帶來(lái)的負(fù)擔(dān)；（2）安全性好，可應(yīng)用于對(duì)人體有害的環(huán)境；（3）可靠性高，軟測(cè)量的輸出代替故障儀表輸出以提高系統(tǒng)的可靠性。 長(zhǎng)期以來(lái)污水處理領(lǐng)域?qū)＜液筒僮鬟\(yùn)行人員積累了豐富的實(shí)際操作經(jīng)驗(yàn)和廣泛的知識(shí)，然而這些經(jīng)驗(yàn)只為少數(shù)人員所掌握。目前我國(guó)環(huán)境保護(hù)事業(yè)正在蓬勃發(fā)展，各地新建了不少城市污水處理廠，因此污水處理故障診斷和決策支持系統(tǒng)的研究和開發(fā)有利于創(chuàng)新出具有我國(guó)自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的專有先進(jìn)控制技術(shù)，對(duì)解決我國(guó)污水處理行業(yè)優(yōu)化控制和優(yōu)化運(yùn)行的重大關(guān)鍵問(wèn)題具有重要理論研究?jī)r(jià)值，還具有廣闊的市場(chǎng)和顯著的應(yīng)用前景。
同類課題研究水平概述
- 污泥膨脹是活性污泥法污水處理系統(tǒng)最常見也是最難解決的故障之一。據(jù)統(tǒng)計(jì)，歐洲各國(guó)約有50%，美國(guó)約有60%的活性污泥法污水處理廠每年都發(fā)生污泥膨脹。工業(yè)污水處理廠的情況更嚴(yán)重。在我國(guó)，幾乎所有的城市污水以及工業(yè)廢水處理廠每年都存在不同程度絲狀菌引起的污泥膨脹。如果不及時(shí)識(shí)別和處理，會(huì)導(dǎo)致出水水質(zhì)下降，嚴(yán)重時(shí)甚至?xí)?dǎo)致系統(tǒng)崩潰。 在實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中，需要大量傳感器監(jiān)測(cè)過(guò)程的運(yùn)行狀態(tài)，以確保生產(chǎn)正常運(yùn)行。運(yùn)行狀態(tài)的檢測(cè)/監(jiān)控本質(zhì)上是一個(gè)模式識(shí)別問(wèn)題，即將系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)分為正常運(yùn)行和各類異常情況。因此需要模式分類方法實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)過(guò)程的運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)。從國(guó)外基于數(shù)據(jù)故障診斷來(lái)看，過(guò)程監(jiān)測(cè)（即故障檢測(cè)、診斷和分離等）在石化企業(yè)已經(jīng)獲得了成功的應(yīng)用，但在污水處理行業(yè)中的研究剛剛起步。 Rosen和Lennox將自適應(yīng)PCA和多尺度PCA應(yīng)用到了連續(xù)和批次生化污水處理過(guò)程。該方法通過(guò)將高維數(shù)據(jù)變換為低維來(lái)獲取有用信息，更適于大系統(tǒng)的故障檢測(cè)。但是由于多元統(tǒng)計(jì)方法難以利用過(guò)程及故障知識(shí)信息，難進(jìn)行故障分離和診斷。Aguado等用SOM+PCA多維數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，用K均值算法進(jìn)行模式識(shí)別，然后根據(jù)數(shù)據(jù)的模式進(jìn)行故障診斷?；诮Y(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則的支持向量機(jī)方法，由于結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，具有全局最優(yōu)性和較好的推廣能力，在軟測(cè)量故障診斷中也得到了廣泛的研究。為了檢驗(yàn)傳感器的漸進(jìn)偏移，將傳感器的實(shí)際測(cè)量值與軟傳感器軟測(cè)量的預(yù)測(cè)值進(jìn)行比較，然后通過(guò)誤差驗(yàn)證故障。E.F.Carrasco等人先于2002年開發(fā)了一個(gè)用于中試規(guī)模的污水處理廠診斷監(jiān)控專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用產(chǎn)生式規(guī)則和模糊邏輯的知識(shí)表示，對(duì)于污水處理過(guò)程中產(chǎn)生的異常和故障，系統(tǒng)通過(guò)在線參數(shù)監(jiān)控，調(diào)用規(guī)則庫(kù)相關(guān)規(guī)則。 從國(guó)內(nèi)污水故障診斷現(xiàn)狀來(lái)看，施漢昌、王玉玨較早地在污水處理中研究故障診斷專家系統(tǒng)，軟件設(shè)計(jì)采用Visual Studio 6.0作為開發(fā)工具,以故障樹的形式表示知識(shí)庫(kù)；李振宇、楊昌柱設(shè)計(jì)污水生物處理工藝故障診斷專家咨詢系統(tǒng)，該系統(tǒng)采用是基于規(guī)則的產(chǎn)生式系統(tǒng)描述污水處理過(guò)程中的事實(shí)、規(guī)則及不確定性度量。 根據(jù)教育部科技查新工作站查新文獻(xiàn)分析，本作品所涉及查新點(diǎn)，即“基于軟測(cè)量的污泥膨脹智能故障診斷系統(tǒng)”，在國(guó)內(nèi)未見相同文獻(xiàn)報(bào)道。因此，本作品具有一定的創(chuàng)新性和先進(jìn)性。
