BSM1基准仿真数学模型在污水监测中的可行性分析

降低污水治理成本、提高污水治理效率是新形势下环境整治工作所面临的主要难题之一,在计算机、传感器技术大规模应用于污水治理的大背景下,通过仿真数学模型对污水中各污染物的变化状态进行监测已经成为控制去污反应的一项主要手段,并且国内外学者也提出了许多可应用于污水监控的仿真数学模型。介绍了针对污水治理的BSM1基准仿真模型,阐述了该模型的污水处理结构以及各组分的生物处理过程,并基于SIMULINK建立了基于BSM1的生化池反应模型,最后通过仿真实验对该模型在污水监测工作中的可行性进行了验证。

面向并行Agent仿真的合成基准测试模型

为了评估并行仿真算法的性能,需要建立一个基准测试模型。针对并行Agent仿真研究领域中缺乏一种与应用无关的基准测试模型这一问题,在借鉴并行离散事件仿真中经典的合成测试模型PHOLD设计思想的基础上,根据基于Agent仿真的特点,提出面向并行Agent仿真的合成基准测试模型,利用该模型可以方便地合成符合不同应用特点的计算负载,去除与应用相关的因素对性能分析的影响,能够为不同的并行Agent仿真研究者提供一个公共的测试基准。最后,采用该模型从实验层次上分析了Agent计算粒度、所采用的处理器数目等因素对并行Agent仿真加速比的影响。

基于使用数据的航空装备保障效能仿真基准模型构建方法

针对当前保障效能仿真技术引入国内后一直无法在型号应用中取得良好效果的现状,创新性地提出了基于使用数据的航空装备保障效能仿真基准模型构建方法。首先,在自主研发保障效能仿真平台ILSLab-Sims的基础上,提出了一套完备的使用数据采集方案;其次,在对航空装备维修保障过程分析的基础上,运用离散事件建模方法和计算机建模与仿真技术建立了飞机维修保障仿真模型;然后,以完好率为校验指标,提出了一套基于Z检验确定保障效能仿真基准模型的校验方法;最后以某典型航空装备为例,对上述基准模型构建方法的有效性进行了验证,并做了进一步的应用分析。

基于水质的污水处理过程事件触发模型预测控制

研究了将模型预测控制(MPC)应用于污水处理(WWTP)这类大型非线性系统时的求解耗时性和计算复杂性问题,提出了一种新的事件触发控制策略加以解决,模型预测控制器只有在满足相应的触发条件时才进行信息的更新和优化问题的求解。为了保障系统性能,该方法将出水水质融入事件触发逻辑条件的设计中,并引入出水水质系数,用于建立输出变量与出水水质之间的关系,通过这种关系间接反映了WWTP的性能,并根据该性能指标调整控制动作以降低计算成本,同时可以采用不同的出水水质系数增强算法的灵活性。实验结果表明,在保证出水水质和总成本指数基本不受影响的情况下,计算时间可以减少27.1%~42.7%。

弧长法在服役石油井架非线性全过程仿真中的应用研究

针对服役石油井架的结构特点,考虑几何和材料双重非线性因素,建立了非线性数学分析模型。采用弧长法对荷载-位移平衡路经进行了全过程跟踪研究;对服役井架提出了基于应力和模态进行模型修正、建立基准仿真模型的方法。以油田使用的两部石油井架为例进行仿真分析,结果表明:在屈服点以前,载荷位移曲线基本呈线性关系;载荷值达到临界点之后,位移值迅速增大,而载荷降低,井架结构失稳。应用该方法来跟踪结构非线性平衡路径的全过程可以实现其非线性全过程的仿真分析,能够确定井架的失稳状态、破坏形式、极限承载力,得到令人满意的结果,具有一定的实用价值,适合工程应用。

基于弹塑性全过程的在役井架承载性能仿真

研究长期服役的石油钻机用井架实际承载力准确预测问题。井架作为石油钻机设备的关键部分,承载性能直接关系到整套钻机系统的安全运行,影响安全承载能力的预测精度。为了准确预测安全承载能力,建立一个准确而有效的基准模型,提出综合设计要求和实测数据,以反映结构性能参数的残差最小作为目标函数,推导了目标函数的改进形式,利用一阶搜索算法进行优化求解。并采用考虑弹塑性大位移分析的简化单元模式和计算方法,实现了有损伤在役井架承载性能非线性平衡路径的全过程跟踪。以某油田使用的在役井架为例进行分析,确定了井架的失稳状态、破坏形式及极限承载力,结果表明,方法可靠,可以为石油井架的承载力预测和安全评估提供了依据。

差压检漏系统仿真试验研究

文章建立了差压检漏系统检测过程的数学物理模型,并通过系统仿真计算了不同容积基准物和被测物在环境温度变化的条件下的差力压和温度差,计算结果表明:当环境温度恒定时,大容积基准物比小容积基准物对泄漏响应值更大,对同一精度的差压传感器测试精度更高,当环境温度均匀变化时,基准容积越小,与被测物的差压值越大,温度差也越大,但可以用温度补偿的办法来计算差压。

频域补偿特性等价的发电机励磁模型转换方法

国内外常用的电力系统仿真软件对发电机励磁模型定义存在差异。为解决不同仿真工具间的励磁模型不匹配问题,提出一种频域补偿特性等价的励磁模型转换方法,首先求取在基准频率下基于BPA/PSASP定义的中国化励磁模型各个环节的幅频补偿特性,计算励磁模型比例—积分—微分校正模块总体幅频补偿特性并据此反推与之匹配的IEEE标准励磁模型的参数。该方法可在避免大量自定义建模工作和初值平衡计算的前提下获取原有励磁系统的动态特性,实现绝大多数中国化励磁模型的转换。实际电网的时域仿真结果验证了所提方法的有效性。

基于ESN的污水处理过程优化控制

针对污水处理过程能耗过高的问题,提出了一种基于状态回声网络(ESN)的在线优化控制方法。建立了污水处理过程预测模型,实现性能指标的预测;根据系统的状态以及预测的性能指标,采用ESN实时优化控制变量的设定值;将优化后的设定值传送给底层控制器进行跟踪控制。将ESN优化控制方法在污水处理过程基准仿真模型(BSM1)上进行了验证,实验结果表明,该方法不但能够满足出水水质的要求,而且降低了污水处理过程运行成本。

基于复合抗扰的溶解氧浓度控制

污水处理中,出水水质受进水流量、组分以及浓度波动等因素影响.要保证处理效果,溶解氧浓度控制应有较强的鲁棒性.简单闭环控制的能耗及出水水质波动大.为此,本文以污水处理过程1号基准仿真模型模拟污水生化处理过程,提出基于扩张状态观测器和滑模控制的复合抗扰控制方法,以降低对模型信息的依赖,保证溶解氧浓度控制效果.数值仿真结果显示,复合抗扰控制能够以较小的能耗获得期望的调控效果.这表明,复合抗扰控制具有很好的适应性,能够满足调控要求,是一种具有较强实用性的污水处理溶解氧浓度控制方法.

基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理优化控制方法

针对如何确定污水处理优化控制中关键变量的最优设定值,以满足出水水质达标的同时尽可能降低能耗的问题,提出一种基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理多目标优化控制方法.首先,通过对污水处理过程的分析,建立基于神经网络的污水处理能耗和出水水质模型;其次,利用改进多目标布谷鸟算法同时对污水处理能耗和出水水质模型进行优化,得到溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值;最后,利用PID控制器对关键变量的最优设定值进行跟踪控制,实现污水处理过程的多目标优化控制.仿真实验结果表明,与其他几种方法相比,所提出的方法在保证出水水质参数达标的前提下,更好地降低了污水处理过程的能耗,实现节能降耗和保护环境的目的.

基于蛙跳粒子群算法的污水生化处理优化控制

污水生化处理常常受入水流量和质量浓度变化的影响而处于动态反应过程,如何确定控制变量动态最优设定值是其控制优化的一个难题.文中结合有全局优化能力的蛙跳算法和有快速寻优特性的粒子群优化算法,提出了一种新的蛙跳粒子群算法,并通过对4个典型函数的仿真实验来验证该算法寻优的效率与求解的精确性.然后将该算法应用于前置反硝化工艺的污水生化处理过程,在晴天、连绵雨天、暴雨天的仿真实验结果表明,该优化方案能够在保证前置反硝化工艺实现关键污染物有效去除的前提下,降低污水生化处理过程的运行代价.

基于单点定位模型的GALILEO及GPS-GALILEO组合系统的定位精度和可靠性的仿真分析

提出了一种统一的度量码观测值和相位观测值的可靠性指标并将其运用于卫星系统的可靠性评价中.在此基础上,以中国地壳运动观测网的25个基准站为地面观测站,对大陆范围内GPS,GALILEO以及GPS-GALILEO组合系统的卫星可见性、给定精度下的定位可信度以及观测数据的可靠性进行了仿真计算和分析.结果表明,在中国大陆范围内,GALILEO系统的卫星可见性优于GPS系统,二者的平面定位精度和可信度基本一致,GALILEO系统的高程定位精度和可信度优于GPS系统;GPS-GALILEO组合系统的定位精度和可信度均优于单一卫星系统.基于GALILEO和组合系统的码观测值和相位观测值的可靠性无论在时间域还是空间域上均整体优于GPS系统,新指标计算简单,很好地反映了系统间的可靠性差异.

基于LSSVM的污水处理过程建模

针对基准仿真1号模型(BSM1)有耗时久、结构复杂、不利于研究和优化等缺点,提出使用多输入多输出最小二乘支持向量机(LSSVM)对污水处理过程进行建模。先介绍BSM1,再在BSM1的基础上建立基于L S S V M的污水处理过程简化模型,最后将B S M 1的仿真结果与基于L S S V M的污水处理模型的仿真结果进行比较,验证得出基于L S S V M的污水处理过程模型运行效率更高。

基于Copt-aiNet的污水处理过程优化控制

污水处理是一个复杂的动态反应过程,针对如何确定优化控制中关键变量的动态最优设定值,使满足出水水质排放达标的同时降低运行能耗的问题,提出了一种基于人工免疫算法Copt-aiNet(组合优化的人工免疫网络)的污水处理控制策略.首先,利用Copt-aiNet确定第二分区溶解氧质量浓度和第五分区硝态氮质量浓度的最优设定值;再利用控制器跟随最优设定值,对氧传递系数和内回流流量进行控制,进而对曝气能耗和泵送能耗同时进行优化;最后,在仿真平台BSM1上进行仿真实验,结果验证了本文控制策略的有效性,可以在保证出水水质达标的前提下有效降低能耗.

防空导弹弹道跟踪制导规律研究

根据李亚普诺夫稳定性原理,利用基准优化弹道参数构造滑动面,提出了一种新的弹道跟踪制导规律。对跟踪制导规律的数学原理进行了描述,给出了详细的推导过程和二维平面弹道仿真数学模型及仿真结果。结果表明所提出的弹道跟踪制导规律能使导弹快速跟踪基准优化弹道。

神经网络的污水处理过程多目标优化控制方法

针对污水处理过程能耗过高问题,提出一种基于神经网络的动态多目标优化控制方法。该方法对污水处理过程中的曝气能耗和泵送能耗同时优化,通过NSGA-II进化算法实现溶解氧浓度和硝态氮浓度设定值的动态寻优,由PID控制实现底层跟踪。采用神经网络在线建模方法构造污水处理过程多目标优化模型,解决了优化变量与性能指标间没有精确数学描述的问题。基于国际基准仿真平台BSM1的实验表明,与PID控制、单目标优化控制方法相比,多目标优化控制在保证出水水质达标的前提下可以获得更优的节能效果。

基于自适应递归模糊神经网络的污水处理控制

针对污水处理过程中具有的非线性、大时变等特征,提出了一种基于自适应递归模糊神经网络(recurrent fuzzy neural network,RFNN)的污水处理控制方法.该方法利用自适应RFNN识别器建立污水处理过程的非线性动态模型,建立的模型可以为RFNN控制器提供污水处理过程中的状态变量信息,保证了控制器根据系统响应调整操作变量的精确性;并且RFNN辨识器及RFNN控制器基于自适应学习率进行学习,确保了递归模糊神经网络的收敛精度和速度,并通过构造李雅普诺夫函数证明了此算法的收敛性;最后,基于基准仿真模型(benchmark simulation model 1,BSM1)平台进行仿真实验.结果表明,与PID、模型预测控制及前馈神经网络相比,该方法对污水处理中溶解氧浓度和硝态氮浓度的跟踪控制精度具有明显的提升.

基于区间二型模糊神经网络污水处理过程溶解氧浓度控制

针对城市污水处理过程溶解氧浓度难以精确控制的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的溶解氧浓度控制方法。先将IT2FNN应用在城市污水处理过程溶解氧浓度控制器的设计,获得了一种IT2FNN溶解氧浓度控制器。后采用自适应学习算法在线调整控制器的参数,提高了控制器的自适应能力。最后将提出的IT2FNN溶解氧浓度控制器应用于基准仿真2号模型(benchmark simulation model no.2,BSM2)平台,结果表明,IT2FNN控制器能够实现第5分区溶解氧浓度精确控制,具有较好的控制效果。

天线时域近场测量误差分析

本文对时域近场扫描测试中的几种误差做了简要介绍，并建立仿真模型集中分析了时间基准误差和采样时间间隔误差的影响，得出了仿真结果和初步结论。