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1污水处理工艺流程及水质参数1

1.1常见的污水处理方法1

1.2污水的三级处理工艺5

1.2.1一级处理工艺5

1.2.2二级处理工艺6

1.2.3三级处理工艺10

1.3污水处理技术的新发展11

1.4污水处理厂工艺和水质参数12

1.4.1污水处理厂工艺参数12

1.4.2污水处理厂水质参数15

1.5污水处理厂水质测量16

1.5.1污水水质测量技术现状16

1.5.2污水水质测量中现存的问题17

1.5.3实现污水处理厂水质参数测量的意义18

2污水处理厂传感器及测量19

2.1传感器简介20

2.1.1传感器的定义20

2.1.2传感器的分类20

2.1.3传感器的特性21

2.2几种常见的传感器22

2.2.1温度传感器22

2.2.2光电传感器23

2.2.3电阻式传感器25

2.2.4流量传感器25

2.2.5生物传感器27

2.3pH值和碱度的测量29

2.3.1测定pH值的方法29

2.3.2市场上现有的pH计30

2.3.3碱度的测量30

2.4氧化还原电位的测量32

2.4.1ORP的基本概念和测量原理32

2.4.2ORP在污水生物处理中的应用33

2.4.3市场上现有的数显ORP计34

2.5溶解氧的测量35

2.5.1湿化学法测定DO35

2.5.2膜电极法测定DO浓度36

2.5.3市场上的DO传感器37

2.6有机物浓度的测量38

2.6.1生化需氧量的测量38

2.6.2化学需氧量的测量42

2.6.3总有机碳的测量45

2.6.4有机酸的测量47

2.7氮和磷（营养物）的测量48

2.7.1氨氮的测量48

2.7.2硝酸氮和亚硝酸氮的测量50

2.7.3有机氮的测量50

2.7.4总氮的测量51

2.7.5可溶性正磷酸盐的测量52

2.7.6氮磷检测传感器的设计52

2.8光学探头和采样系统54

2.8.1光学探头54

2.8.2采样系统54

2.9活性污泥性质的测量55

2.9.1活性污泥呼吸速率的测量55

2.9.2污泥沉降比和污泥体积指数的测量59

2.9.3污泥浓度的测量60

3软测量技术62

3.1软测量技术基本原理63

3.1.1辅助变量63

3.1.2数据采集及预处理63

3.1.3主导变量与辅助变量之间的时序匹配71

3.2软测量模型73

3.2.1软测量的数学描述73

3.2.2影响软测量模型性能的主要因素74

3.2.3软测量模型的在线校正与维护76

3.2.4软测量模型的设计步骤76

3.2.5软测量模型存在的问题78

3.3软测量建模方法79

3.3.1基于机理分析的软测量建模方法79

3.3.2基于对象数学模型的软测量建模方法79

3.3.3基于统计回归分析的软测量建模方法80

3.3.4基于统计学习理论的软测量建模方法82

3.3.5基于人工智能的软测量建模方法83

3.3.6混合建模方法87

3.4软测量技术在污水处理领域应用现状及前景展望89

3.4.1软测量技术在污水处理领域的研究现状89

3.4.2软测量技术在污水处理系统中的应用前景91

4基于人工神经网络的软测量技术94

4.1人工神经网络理论94

4.1.1人工神经网络的概念94

4.1.2神经网络的发展历史95

4.1.3人工神经网络的特点96

4.1.4人工神经网络的分类96

4.1.5人工神经网络的结构97

4.1.6神经元特征函数97

4.1.7人工神经网络在污水处理中的应用98

4.2建立人工神经网络模型的技术路线99

4.2.1确定问题99

4.2.2解决方法100

4.2.3建立人工神经网络模型100

4.2.4模型的应用及信息反馈104

4.3基于人工神经网络的污水处理软测量模型104

4.3.1基于BP神经网络的污水处理系统软测量模型104

4.3.2基于RBF神经网络的污水处理系统软测量模型114

5基于统计回归的软测量技术119

5.1基于MLR的软测量技术119

5.1.1MLR的基本原理119

5.1.2基于MLR的污水处理软测量模型120

5.2基于MSR的软测量技术126

5.2.1基本原理126

5.2.2基于MSR的软测量模型129

5.3基于PCR的软测量技术131

5.3.1PCR的基本原理131

5.3.2基于PCR的污水处理软测量模型132

5.3.3基于PCR和MLR的软测量模型比较135

5.4基于PLS的软测量技术135

5.4.1PLS方法概述136

5.4.2PLS与PCR的比较138

5.4.3PLS方法研究现状140

5.4.4基于PLS的污水处理软测量模型146

6污水处理厂测量仪表149

6.1仪器仪表149

6.2传统仪表150

6.3智能仪表150

6.3.1智能仪表的特点150

6.3.2智能仪表的结构151

6.3.3智能仪表的基本功能151

6.3.4国内外智能仪表的发展现状152

6.3.5智能仪表的发展趋势152

6.4综合仪表153

6.4.1常规智能仪表的不足153

6.4.2综合仪表的特点154

6.5污水处理厂测量仪表154

6.5.1工艺流程155

6.5.2污水处理过程仪表和传感器155

6.5.3污水处理厂计量监测仪表的配置159

6.5.4检测点的设置161

6.5.5仪表的设计选型原则162

6.5.6我国污水处理厂仪表应用的现状162

6.5.7智能仪表在污水处理厂的使用162

6.6在线软测量仪表164

6.6.1软测量技术的实现方法164

6.6.2软测量仪表的总体结构设计164

6.6.3软测量仪表的人机交互设计165

7污水处理厂自动控制概述168

7.1实现污水处理自动控制的技术背景168

7.1.1概述168

7.1.2控制系统概念168

7.1.3自动控制技术发展史169

7.2污水控制系统的发展过程169

7.3污水处理厂自动控制技术研究进展171

7.3.1我国污水处理厂自控系统发展状况171

7.3.2国外污水处理厂自控系统发展状况172

7.4污水处理控制技术的难点173

7.5污水处理自动控制的发展方向174

7.6污水处理厂智能控制技术175

7.7污水处理厂自动化控制的意义177

8现代污水处理厂三种控制技术178

8.1集散型计算机控制系统178

8.1.1概述178

8.1.2DCS的网络结构及特点178

8.1.3DCS的稳定性179

8.2现场总线控制系统180

8.2.1现场总线基本概念180

8.2.2现场总线产生的意义180

8.2.3现场总线的特点181

8.2.4五种典型的现场总线182

8.2.5现场总线的网络结构184

8.2.6基于现场总线的集散式计算机控制系统188

8.2.7现场总线技术展望与发展趋势190

8.3工业以太网控制系统190

8.3.1工业以太网技术概述190

8.3.2工业以太网技术的发展现状191

8.3.3工业以太网通讯协议192

8.3.4业以太网关键问题193

9可编程逻辑控制器201

9.1可编程控制器的定义201

9.2PLC的功能和特点201

9.3PLC的分类和各部组成203

9.3.1分类203

9.3.2各部组成203

9.4PLC的主要技术指标204

9.5PLC的工作原理205

9.6PLC的编程语言和过程控制206

9.7PLC控制系统的发展趋势207

9.8PLC控制系统冗余技术207

9.9PLC在污水处理控制系统中的应用209

9.9.1污水处理控制系统的工艺流程及设备控制要求209

9.9.2污水处理控制系统的PLC选型和资源配置210

9.9.3污水处理控制系统程序设计和调试211

9.9.4污水处理控制系统PLC程序213

10污水处理厂计算机监控及数据分析系统221

10.1监控系统介绍221

10.1.1监控系统的含义及发展状况221

10.1.2监控系统的特点221

10.1.3监控系统的分类222

10.1.4监控系统的功能及结构222

10.2监控系统的设计222

10.2.1设计的原则222

10.2.2监控系统的技术要求223

10.3监控系统组成223

10.4工业组态软件224

10.4.1组态软件的特点224

10.4.2上位机组态软件的选择225

10.4.3工业组态软件介绍225

10.5数据分析系统234

10.6数据分析系统与监控系统的接口234

11污水处理自动控制系统设计238

11.1控制系统的设计要求238

11.2控制系统的结构设计238

11.3城市污水处理控制系统建立的功能240

11.4控制系统运行模式240

11.5控制系统方案241

11.6控制策略241

11.7自控系统设备及软件243

11.7.1控制系统上位机243

11.7.2控制系统下位机245

11.8上下位机通信方式的选用248

11.8.1数据通信基础知识248

11.8.2控制系统网络249

12污水处理厂各处理构筑物自动控制252

12.1过程仪表选择252

12.2粗格栅间控制252

12.3细格栅、沉砂池控制256

12.4鼓风机房过程控制257

12.5污泥脱水过程控制260

12.6变配电所过程控制261

12.7报警及报表262

13污水处理厂过程参数模糊控制263

13.1模糊控制的发展和应用263

13.2模糊控制的特点264

13.3模糊控制在污水处理中的应用264

13.4模糊控制器的理论分析265

13.4.1模糊控制系统265

13.4.2模糊控制器的控制原理与设计266

13.5污水处理COD模糊控制算法应用275

13.6污水处理DO模糊控制应用280

14污水处理厂自动控制应用实例285

14.1四川省新都污水处理厂自动控制285

14.2河南省鹤壁市污水处理厂自动控制288

14.3济源市污水处理厂自动控制296

14.4大连泉水污水处理厂自动控制299

15故障诊断的基本问题308

15.1故障诊断的一些基本概念309

15.1.1系统故障309

15.1.2故障诊断310

15.2故障诊断的任务和内容310

15.3故障诊断的过程311

15.3.1故障检测方法311

15.3.2故障诊断过程312

15.4故障诊断系统性能评价指标313

15.5故障诊断的代表性方法313

15.5.1基于解析模型的故障诊断方法314

15.5.2基于信号处理的方法317

15.5.3基于知识的故障诊断方法318

15.6故障诊断的智能化320

15.7故障诊断目前存在的主要问题和发展趋势321

15.7.1故障诊断目前存在的主要问题和发展趋势321

15.7.2智能故障诊断技术的发展趋势322

16污水处理厂异常问题诊断与修复323

16.1活性污泥生物处理工艺的主要运行问题324

16.2活性污泥系统异常问题产生的原因324

16.2.1活性污泥系统受损的原因324

16.2.2产生污泥膨胀的原因325

16.2.3产生生物浮沫的原因326

16.3异常问题诊断与修复体系327

16.3.1污泥系统异常问题的诊断技术327

16.3.2污水生物处理系统异常问题的解决对策328

16.4现代污水处理厂异常运行问题评定与控制方法330

16.4.1污泥膨胀、浮渣和泡沫中丝状菌的评定方法330

16.4.2污泥膨胀、浮渣和泡沫中丝状菌的控制方法330

16.5污泥系统受损的快速诊断指标332

17污水处理厂故障检测234

17.1污水处理工艺过程故障检测的意义334

17.2支持向量机用于故障检测的优势335

17.3支持向量机理论335

17.3.1统计学习理论与支持向量机335

17.3.2基于SVM的二值分类339

17.3.3支持向量机多分类算法342

17.3.4粗糙集-支持向量机混合方法343

17.4SVM用于污水处理工艺过程故障检测的实例345

17.4.1加权SVM算法用于污水处理工艺过程故障检测346

17.4.2RS-SVM方法用于污水处理工艺过程故障检测347

18污水处理工艺过程故障诊断系统设计与实现349

18.1智能故障诊断技术在污水处理领域的应用现状349

18.2基于专家系统的故障诊断方法350

18.2.1专家系统的基本概念与发展现状351

18.2.2专家系统的组成351

18.2.3专家系统与数据库的结合——专家数据库系统354

18.2.4专家系统在污水处理故障诊断中的应用354

18.3模糊专家系统概述358

18.3.1模糊变量的处理359

18.3.2模糊专家系统在解决实际问题中的优点360

18.3.3模糊专家系统的结构361

18.3.4模糊专家系统用于故障诊断361

18.4污水处理工艺过程故障诊断系统设计363

18.4.1数据库363

18.4.2模糊知识表示364

18.4.3推理机制的实现368

18.4.4解释机的实现370

18.5开发环境及工具370

参考文献372