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啟東環境設備——污水處理故障診斷方法有哪些 你都了解嗎?
來源:www.great-deception.com時間:2019-09-03

我國污水處理系統不正常運行、出水不能穩定達標的現象仍然比較嚴峻。而造成上述問題的部分原因是污水處理過程復雜、影響因素多、故障不易診斷;污水處理廠工作人員專業性差,致使污水處理過程中出現的各種故障發現滯后并且不能及時準確地解決。那么污水處理故障診斷方法有哪些?下面讓啟東環境設備小編跟大家講講:


污水處理故障診斷方法

1、知識綜合法
知識綜合法主要是指利用知識和經驗等方法綜合對污水處理過程中的問題進行診斷并找出解決辦法,一般是針對某一案例。知識來源包括前期知識的積累和查閱相關材料來獲取與診斷相關的信息,材料如污水處理方面的設計手冊、技術規范、技術指南、相關文獻和類似污水處理工程案例資料等。

2、數學模擬診斷法
數學模擬法是利用現有的一些污水處理方面的數學模型或模擬軟件對污水處理廠的運行工況進行診斷并提出優化方案的一種方法。該方法通過模擬能同時實現診斷與優化。這類方法對操作人員專業水平要求較高,過程較復雜,但是診斷和優化方案比較精確高效,目前很多污水處理廠采用了數學模擬來診斷運行的報道,例如仇付國等利用BioWin軟件對北京某ICEAS工藝的污水廠進行氮、磷出水不達標診斷,并從調整工藝運行參數和改變工藝流程兩方面提出了升級改造方案。

3、統計學診斷法
污水處理過程復雜,涉及到的影響因素頗多,污水處理參數很多并且相互影響,這就促進了統計學診斷方法應用于污水處理故障診斷中。且統計學診斷方法已從最初的單變量統計逐步發展到多元統計診斷分析,如主成分分析法,偏最小二乘法等。

(1)基于主成分分析的診斷方法。主成分分析是從影響過程的眾多相關變量中挑選幾個主要過程變量來表示原有的多個變量,從而簡化分析過程的一種統計方法。基于主成分分析的診斷方法是將污水處理的歷史數據,按一定標準去掉一些重復的線性干擾,找出影響過程變量的主成分,構建主成分模型,通過數據對模型進行檢驗,對實時數據與模型之間進行比對,實現故障診斷。

(2)基于故障樹的診斷方法。故障樹診斷法是Bell實驗室于1961年提出來的一種推理方法,整個構成倒樹狀結構。最上層是頂事件,向下一級一級分支是中間事件和子事件,子事件下部是導致事件的根部原因。事件與事件之間存在“與”門和“或”門的關系。將故障樹診斷法用于污水處理廠的診斷之中,可以通過這樣一種樹狀關系來探討導致頂事件的可能原因,邏輯清晰,并且能夠定量分析出各事件發生的概率。

(3)基于支持向量機的診斷方法。基于支持向量機的診斷方法是通過構造最優分類平面將異常數據與正常數據區分開,它是基于統計理論的一種機器學習方法,它在解決污水處理廠的故障監測和診斷方面是一個有力工具。

4、人工智能診斷法

(1)基于遺傳算法的診斷方法。遺傳算法是從生物進化過程“適者生存”“優勝劣汰”啟發而來。基于進化過程中的信息遺傳機制和優勝劣汰原則的算法,把求解問題的自變量看作原因,編碼構成染色體(個體),在個體集合(群體)內依據個體適應能力進行最優評價。遺傳算法搜索性能優越,同時能進行全局性能優化。

(2)基于人工神經網絡的診斷方法。人工神經網絡是一種用大量簡單相連人工神經元來模仿生物神經網絡的一種人工智能處理系統,包括硬件和軟件。人工神經網絡由大量人工神經細胞(處理單元)組成,每個處理單元都可以輸出信號,該信號又成為別的處理單元的輸入,這種輸入和輸出關系一般用輸入值的加權乘積和函數來表示。人工神經網絡的運作有學習過程和回想過程,可以進行大規模的運算、存儲、處理、學習和記憶能力,針對污水處理這類多影響因素和條件可以進行評估和診斷。人工神經網絡診斷在污水處理故障診斷領域主要關注的是污水處理過程的模擬和控制和對特定參數進行預測等。

(3)基于模糊理論的故障診斷方法。模糊理論診斷法是模仿人類思維的模糊綜合判斷推理來處理問題的一種方法。該方法對于診斷一些過程本身具有不確定性、不精確性的問題有突出優勢,主要是通過構造隸屬度函數來實現診斷。

(4)基于專家系統的診斷方法。基于專家系統的診斷方法是將長期大量的知識經驗和故障信息進行收集和整理,然后轉化成計算機語言,設計出智能程序來解決復雜問題。專家系統診斷法在設備、電子系統、機械系統和運行過程故障診斷方面都有大量的應用,同時也逐步開始應用于污水處理故障診斷中。

5、集成診斷法
集成診斷法是結合各種診斷方法的優點而形成的一種診斷方法,基于此作出的決策對污水處理廠的管理有重要推動作用。用的比較多的集成診斷法有神經網絡和專家系統的集成、模糊理論和專家系統的集成、故障樹和專家系統的集成、模糊理論和神經網絡集成等。

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