鉴于城市污水处理厂故障诊断和控制规则的获取直接影响到出水的稳定和能耗的降低,拟分别采用数据挖掘的方法对城市污水处理厂进行故障诊断和异常征兆模式识别,并对控制模型和规则的数据挖掘进行研究,此外用数据挖掘的方法解决传感器的最优投入问题,研究试图建立城市污水处理厂数据挖掘的统一构架和方法。此课题对提高城市污水处理厂的自动控制水平有着十分积极的意义。主要研究内容包括:.(1)故障诊断模型和规则以及异常征兆模式的数据挖掘。本研究在实验室建立小型的城市污水处理设施,利用数据挖掘方法得出该设施的故障诊断规则和异常征兆模式。.(2)控制模型和规则的数据挖掘。对城市污水处理设施运行数据进行挖掘,并将挖掘到的控制模型和规则在污水处理设施上进行验证。.(3)传感器投入评估。通过数据挖掘的方法获得传感器投入的最优解,达到传感器投入成本、诊断精度和控制效果三个性能指标综合最优的目标。
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数据更新时间:2023-05-31
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