污水处理软测量技术应用及生产管理信息系统的开发

【摘要】：随着城市规模的持续扩大,人口的增长和现代工业的快速发展,环境问题日益突出,环境保护事业的发展越来越受到人们的重视。其中,城市污水处理行业占有举足轻重的地位。城市污水是当前水污染的重要原因,是制约社会可持续发展的主要原因之一。目前,污水处理生产过程随机干扰严重,具有非线性、时变、大滞后等特点,导致关键的出水水质参数不易实时在线测量,污水处理成本较高。同时,生产管理水平需要进一步提高,存在着生产过程控制系统和管理信息系统分离现象,缺乏准确、及时的原始数据。污水处理的数据信息不能及时地为生产控制过程提供指导。针对这些情况,本论文在昆明市第五污水处理厂的资助下研究了基于神经网络的污水处理软测量技术的应用和开发了生产管理信息系统。 本论文分为两大部分,污水处理软测量技术的应用研究和生产管理信息系统的开发。第一部分以城市污水处理为研究对象,以软测量技术为基本理论,对当前较为先进的神经网络软测量方法进行了广泛和详尽的分析论述,在此基础上提出了以BP改进的神经网络为基础的软测量模型建模方法,在MATLAB6.5神经网络工具箱上进行二次开发建立了软测量模型,并在此基础上进一步通过模型对实际的污水水质结果进行软测量预测。预测结果表明,采用BP神经网络建立软测量模型是可行的,所建模型是合理的。第二部分以污水处理厂的生产管理为研究对象,针对污水处理厂运行数据的处理建立网上管理信息系统,提高了生产管理的信息化程度,提高了管理人员的工作效率。 基于以上讨论,本论文采用ASP.NET技术,开发Web网页,运用VB.NET语言开发了基于Web的污水处理软测量出水水质预测系统和生产管理信息系统。该系统界面友好、便于操作,具有较高的实用价值。 【关键词】：污水处理 软测量技术 神经网络 管理信息系统 ASP.NET
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-10
• 第一章 绪论10-18
• 1.1 我国的水资源问题10
• 1.2 我国的水环境污染状况10-11
• 1.3 我国的城市污水处理现状11
• 1.4 课题的背景11-14
• 1.5 国内外研究现状14-16
• 1.5.1 国内外污水水质软测量技术研究现状14-16
• 1.5.2 国内外污水处理计算机管理和控制现状16
• 1.6 本文的主要工作16-18
• 第二章 软测量技术的方法与应用18-27
• 2.1 软测量技术产生的背景18-19
• 2.2 软测量技术的概念及数学描述19-20
• 2.3 软测量建模的方法20-21
• 2.3.1 工艺机理分析建模20
• 2.3.2 回归分析建模20
• 2.3.3 神经网络建模20-21
• 2.4 影响软测量性能的因素21-22
• 2.4.1 辅助变量的选择21
• 2.4.2 数据预处理21
• 2.4.3 软仪表的在线校正21-22
• 2.5 软测量技术的应用方法22-25
• 2.5.1 辅助变量的选择22
• 2.5.2 现场数据采集和样本数据的处理22-25
• 2.5.3 软测量模型的建立25
• 2.5.4 软测量模型的校正和维护25
• 2.6 软测量技术在实际应用中存在的问题25-26
• 2.6.1 软测量模型的确定25
• 2.6.2 软测量技术的通用性25
• 2.6.3 软测量模型的实时校正25-26
• 2.6.4 软测量模型的无教师学习26
• 2.7 软测量技术的发展方向26-27
• 第三章 基于人工神经网络的软测量建模技术27-42
• 3.1 神经网络概述27
• 3.2 神经网络的发展历史27-28
• 3.3 神经元模型28-30
• 3.4 神经网络的分类30-31
• 3.4.1 根据不同的结构划分30
• 3.4.2 根据学习算法划分30-31
• 3.5 BP神经网络31-40
• 3.5.1 BP网络的结构31
• 3.5.2 BP神经网络的算法31-32
• 3.5.3 BP网络学习公式推导32-37
• 3.5.4 BP算法的改进37-38
• 3.5.5 BP神经网络设计38-40
• 3.6 基于人工神经网络的软测量建模40-42
• 3.6.1 基于人工神经网络的软测量建模的特点40
• 3.6.2 基于人工神经网络污水处理软测量建模40-42
• 第四章 基于神经网络的污水处理水质软测量模型42-66
• 4.1 污水厂污水处理工艺的基本流程42-43
• 4.2 污水水质监测参数及水质参数软测量的意义43-44
• 4.2.1 污水水质监测参数43-44
• 4.2.2 水质参数软测量的意义44
• 4.3 基于改进 BP神经网络污水处理软测量模型的建立44-47
• 4.3.1 数据的获取与数据的预处理44
• 4.3.2 辅助变量的选择44-45
• 4.3.3 神经网络结构的确定45-47
• 4.3.4 离线训练模型47
• 4.4 仿真结果分析47-52
• 4.4.1 神经网络的仿真47-49
• 4.4.2 结果分析49-52
• 4.5 开发污水处理软测量系统软件52-65
• 4.5.1 人工神经网络与MATLAB52-53
• 4.5.2 神经网络在 MATLAB中的实现步骤53-56
• 4.5.3 神经网络预测模型建模56
• 4.5.4 程序开发的工具、语言及关键的技术研究56-61
• 4.5.4.1 MATLAB工具56-57
• 4.5.4.2 .NET语言57
• 4.5.4.3 关键的技术研究57-61
• 4.5.5 基于 Web的污水处理软测量系统软件的实现61-65
• 4.6 污水处理软测量系统软件分析与特点65-66
• 第五章 污水处理生产管理信息系统的开发66-86
• 5.1 生产管理信息系统开发的背景66
• 5.2 管理信息系统的概念66-67
• 5.3 管理信息系统的开发模式67-70
• 5.3.1 体系结构概述67
• 5.3.2 C/S模式67-69
• 5.3.3 B/S模式69-70
• 5.4 基于B/S模式的管理信息系统构建的关键技术70-76
• 5.4.1 Web技术的发展70-71
• 5.4.2 MICrosoft Visual Studio.NET框架技术71-72
• 5.4.3 ASP.NET技术72-73
• 5.4.4 ADO.NET数据库访问技术73-76
• 5.5 污水处理厂生产管理信息系统的设计76-82
• 5.5.1 某污水处理厂生产管理现状76-77
• 5.5.2 系统分析与设计77-78
• 5.5.3 污水处理厂生产管理信息系统需求分析78-82
• 5.6 数据库设计82-86
• 5.6.1 SQL Server 2000数据库技术82-83
• 5.6.2 用 SQL Server 2000创建生产管理信息系统数据库83-86
• 第六章 生产管理信息系统中基于 Web技术自动报表设计86-101
• 6.1 基于 Web技术报表的背景86-87
• 6.2 基于 Web技术自动报表的实现87-89
• 6.3 污水处理厂自动报表的技术实现89-95
• 6.3.1 报表设计89
• 6.3.2 ActiveX报表控件技术89-95
• 6.4 报表界面95-101
• 6.4.1 普通功能报表制作95-97
• 6.4.2 具有统计功能报表的制作97-99
• 6.4.3 报表查询99-100
• 6.4.4 基于Web技术自动报表的特点分析100-101
• 第七章 总结与展望101-103
• 7.1 本文所作的工作总结101
• 7.2 本文的不足之处101
• 7.3 展望101-103
• 致谢103-104
• 参考文献104-109
• 附录 A109

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