SVM-FuzzyES技术在污水处理工艺故障诊断中的应用

【摘要】：现有的故障诊断理论和技术正面临着复杂过程的复杂性带来的严峻挑战，研究复杂过程的故障诊断技术，对于保证大型流程工业生产的安全稳定运行，从而切实提高企业的经济效益具有重要的现实意义。因此，论文以活性污泥法污水处理故障诊断作为应用对象，研究了复杂过程的智能故障诊断技术。 首先，提出并建立了基于SVM-FuzzyES方法的“故障检测→故障诊断”智能集成故障诊断模型框架：支持向量分类机用于污水处理过程运行过程故障检测模块，得到故障发生的区域；模糊专家系统用于污水处理工艺过程故障诊断，从故障发生的区域得到故障发生的具体位置、给出原因和对策。 其后，用libsvm工具模拟SVM算法，并成功应用于污水处理工艺过程故障检测，实验过程中均达到了较高的分类精度，验证了这两种算法的有效性。 接下来，本文通过对活性污泥污水处理工艺的故障和运行参数的分析，对污水处理故障诊断模糊专家系统进行了详细设计。采用Fuzzy Jess平台，实现了故障诊断的模糊推理，并成功应用污水处理工艺过程故障诊断。测试表明诊断结果能够达到专家水平，并针对该模糊专家系统的不足提出了改进方案。 支持向量机和模糊专家系统在污水处理工艺过程故障检测和故障诊断中的成功应用，验证了本文所提出的智能集成故障诊断模型有效性、采用的技术路线和工具的正确性。同时，在污水处理智能化诊断领域提出了一套能够运用知识和推理来解决只有专家才能解决的复杂问题的智能化解决方案，此方案具有一定的创新性。 鉴于智能故障诊断方法和支持向量机理论研究都还在发展之中，同时受到研究水平和条件的限制，还有许多问题未能深入探讨。但文中提出的智能集成故障诊断模型，以及应用支持向量机多分类技术进行污水处理过程状态检测，Java、Fuzzy Jess等工具构造模糊专家系统实现污水处理工艺过程故障诊断，为智能故障诊断技术在污水处理领域的深入、广泛研究，提供了一种新的可行的思路和借鉴。 【关键词】：智能故障诊断 支持向量机 Jess 污水处理 专家系统
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：X703
【目录】：

• 中文摘要4-6
• 英文摘要6-11
• 1 引言11-21
• 1.1 课题的背景11-19
• 1.1.1 污水处理现状与存在的问题11-12
• 1.1.2 智能故障诊断技术的研究现状与发展趋势12-17
• 1.1.3 智能故障诊断技术在污水处理领域的应用现状17-19
• 1.2 课题的目的和意义19
• 1.3 本人在课题中的主要工作19-20
• 1.4 论文的主要内容20-21
• 2 相关理论概要21-39
• 2.1 支持向量机理论概要21-34
• 2.1.1 统计学习理论与支持向量机21-26
• 2.1.2 基于SVM的二值分类26-29
• 2.1.3 支持向量机多分类算法29-32
• 2.1.4 RS-SVM分类方法32-33
• 2.1.5 加权SVM算法的类别补偿能力33-34
• 2.2 模糊专家系统概述34-39
• 2.2.1 模糊变量的处理34-35
• 2.2.2 模糊专家系统在解决实际问题中的优点35-37
• 2.2.3 模糊专家系统的结构37-39
• 3 基于SVM-FuzzyES的智能集成故障诊断模型39-45
• 3.1 SVM-FuzzyES方法用于故障诊断39-40
• 3.2 基于SVM-FuzzyES的智能集成故障诊断模型结构40-45
• 3.2.1 SVM用于故障检测40-41
• 3.2.2 FuzzyES用于故障诊断41-42
• 3.2.3 基于SVM-FuzzyES的智能集成故障诊断模型结构42-45
• 4 SVM理论在污水处理工艺过程故障检测中的应用45-53
• 4.1 污水处理工艺过程故障检测的意义45-46
• 4.2 城市污水处理厂日常监控数据46-48
• 4.3 SVM用于污水处理工艺过程故障检测的实验48-53
• 4.3.1 加权SVM算法用于污水处理工艺过程故障检测48-50
• 4.3.2 RS-SVM方法用于污水处理工艺过程故障检测50-53
• 5 污水处理工艺过程故障诊断系统设计53-67
• 5.1 活性污泥处理工艺过程故障分析与参数检测53-56
• 5.1.1 活性污泥污水处理工艺过程故障分析53-54
• 5.1.2 活性污泥处理系统运行参数54-56
• 5.2 模糊系统功能模块结构56
• 5.3 数据库存放的数据56-58
• 5.3.1 运行参数57
• 5.3.2 生物相状态参数57-58
• 5.4 模糊知识表示58-62
• 5.4.1 活性污泥工艺污水处理系统故障树58-59
• 5.4.2 污水处理工艺过程故障诊断系统模糊知识表示59-60
• 5.4.3 污水处理工艺过程故障诊断系统模糊规则库60
• 5.4.4 污水处理工艺过程故障诊断系统检测参数的模糊化60-62
• 5.5 推理机制的确定62-67
• 5.5.1 不精确推理方法的选择62-63
• 5.5.2 推理控制策略的选择63-64
• 5.5.3 模糊推理过程64-67
• 6 基于FuzzyJess平台的污水处理工艺过程故障诊断系统实现67-81
• 6.1 污水处理工艺过程故障诊断专家系统开发环境的选择67-68
• 6.1.1 专家系统开发环境简介67
• 6.1.2 基于Java的专家系统工具的选择67-68
• 6.1.3 开发平台68
• 6.2 FuzzyJess不精确推理及其实现技术68-71
• 6.2.1 语言变量的模糊化69
• 6.2.2 不确定性传播算法69-71
• 6.3 FuzzyJess模糊规则的表示71-76
• 6.3.1 推导规则、判定规则和排故规则71-74
• 6.3.2 Fuzzy-Fuzzy型规则74-76
• 6.4 Java主程序与推理机的交互76-77
• 6.5 模糊系统的测试与改进77-81
• 6.5.1 模糊系统测试77-79
• 6.5.2 模糊系统改进79-81
• 7 总结与展望81-83
• 7.1 结果与结论81
• 7.2 展望81-83
• 致谢83-85
• 参考文献85-89
• 附录89-91
• 独创性声明91
• 学位论文版权使用授权书91

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