（检测技术与自动化装置专业论文）水厂取水送水设备优化运行的研究.pdf

哈尔滨理_ t 大学工学硕士学位论文 水厂取水送水设备优化运行的研究 摘要 水是人们生产生活中必不可少的元素之一，随着社会经济的发展和城镇 化程度的加快，人们对水厂供水设备的稳定性和可靠性及节能等方面的要求 也不断提高，水厂供水设备的优化运行已经成为工业控制领域一个热门的课 题。 本文中设计的取送水优化系统主要包括需水量预测模块、取水控制模块 和送水控制模块。需水量预测模块是优化系统中最关键的部分，它预测的精 度决定了系统优化的程度。通过对需水量进行预测，决定取水量和送水量， 有效控制水泵运行的个数，达到为水厂节能的目的。 需水量预测的对象主要是时需水量和日需水量；准确的需水量预测是进 行水资源规划和管理的有效手段，也是水厂系统优化运行的前提条件。在文 中采用非线性回归、时间序列、人工神经网络、灰色模型的分析方法分别对 大庆地区的时需水量、日需水量的变化规律进行研究并分析了各种模型在不 同预测类型中的优缺点，通过v b 与m a t l a b 混合编程实现需水量预测。 根据需水量模块的预测结果，取水控制模块结合单片机采集水泵的实时数 据，利用模糊估计方法对取水泵泵效进行估计，再通过单片机对取水泵进行 实时控制，选择优泵工作，实现水泵耗能最低化，达到取水泵的优化运行及 节能的目的。在送水控制模块中，通过历史数据计算出平均日、最低日、最 高日中2 4 个时段的需水量，结合需水量的预测的结果，利用变频泵和普通 泵进行混合供水，达到送水泵优化运行的目的。 关键词需水量预测；单片机；m a t l a b ：v i s u a lb a s i e ； i - 哈尔滨理工大学t 学硕士学位论文 r e s e a r c ho no p t i m i z e do p e r a t i n go fw a t e ri n t a k e a n dw a t e rf e e de q u i p m e n t si nw a t e r w o r k s a b s t r a c t w a t e ri so n eo ft h ea b s o l u t e l yn e c e s s a r i l ye l e m e n t si np e o p l e s w o r k i n ga n d l i v i n g a l o n gw i t ht h ed e v e l o p m e n to fe c o n o m ya n da c c e l e r a t i o no f u r b a n i z a t i o n ， r e q u i r e m e n t sf o rh i g hs t a b i l i t ya n dr e l i a b i l i t ya n de n e r g ys a v i n go fe q u i p m e n t s i n w a t e r w o r k sw e r ec o n s t a n t l yi m p r o v i n g ，t h eo p t i m i z e do p e r m i o no fe q u i p m e n ti n w a t e r w o r k sh a sa l r e a d yb e c o m eah e a t e ds u b j e c t i nt h ef i e l do fi n d u s t r y c o n t r o l l i n g t h eo p t i m i z e ds y s t e mo fw a t e ri n t a k ea n df e e dd e s i g n e di n t h i sp a p e r i n c l u d e dt 1 1 r e em o d u l e s ，w h i c hw e r ew a t e rd e m a n dq u a n t i t yf o r e c a s t i n gm o d u l e ， w a r e ri n t a k ec o n t r o l l i n gm o d u l ea n dw a t e rf e e dc o n t r o l l i n g m o d u l e t h e f o r e c a s t i n gm o d u l e sw a sk e yo n ei nt h es y s t e m ，t h ep r e c i s i o no ff o r e c a s t i n g d e t e r m i n e dt h eo p t i m i z e dl e v e lo ft h es y s t e m t h r o u g hw a t e rd e m a n dq u a n t i t y f o r e c a s t i n g ，d e t e r m i n i n gt h eq u a n t i t yo fw a t e ri n t a k e a n df e e da n de f f e c t i v e l y c o n t r o l l i n gt h eq u a n t i t yo fo p e r m i o np u m p s ，t h ep u r p o s eo fs a v i n ge n e r g yw a s r e a l i z e d t h eo b je c t so fw a t e rd e m a n dq u a n t i t yf o r e c a s t i n gp r i m a r i l yi n c l u d e dh o u r d e m a n da n dd a yd e m a n df o r e c a s t i n g ，t h ea c c u r a t ef o r e c a s t i n go f w a t e rd e m a n d w a sae f f e c t i v em e a s u r et ol a y o u ta n dm a n a g ew a t e rr e s o u r c ea n di ta l s ow a s t h e p r e c o n d i t i o n o fe q u i p m e n to p t i m i z e do p e r a t i n gi nw a t e r w o r k s - b yu s i n g n o n l i n e a rr e g r e s s i o n ，t i m es e r i e s ，a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s ，g r e ym o d e la n a l y s i s m e t h o d ，s e p a r a t e l yf o r e c a s t e dt h ed e m a n d w a t e ri nh o u ra n dd a yo fd a q i n gi n t h i sp a p e ra n ds t u d yt h er u l e o fc h a n g i n gw a t e r ，m o r e o v e rc o m p a r a t i v e l y a n a l y z e da d v a n t a g e s a n dd i s a d v a n t a g e so fv a r i o u sf o r e c a s tm o d e l s ，t h e f o r e c a s t i n gs y s t e mw a sp r o g r a m m e du s i n gv b a n dm a t l a b a c c o r d i n g t ot h e f o r e c a s t i n gr e s u l t s ，w a t e ri n t a k em o d u l e ，w h i c ha d o p t e das i n g l e - c h i pt or e a l - i i - t i m ec o n t r o lp u m p sa n da c q u i s i t i o nd a t a ，u s e d f u z z ye s t i m a t i o nm e t h o dt o e s t i m a t ee f f i c i e n c yo ft h ep u m p ，a n dc h o s ep u m pw i t hh i g he f f i c i e n c yt ow o r k ， m a d em i n i m u me n e r g yc o n s u m p t i o no fp u m p s t h r o u g ht h ea b o v em e t h o d s ，i t r e a l i z e dt h eo p t i m i z e do p e r a t i o no fi n t a k ep u m pa n d s a v i n ge n e r g y i nw a t e rf e e d c o n t r o l l i n gm o d u l e ，i tc a l c u l a t e dt h ea v e r a g e ，m i n i m u m ，m a x i m u mw a t e ro f2 4 h o u r s - n e e dt h r o u g hh i s t o r i c a ld a t a ，c o m b i n e dw i t hw a t e rd e m a n df o r e c a s tr e s u l t s ， a n du s e dc o n s t a n t 。s p e e dp u m p sm i xw i t h1 j r e q u e n c yc o n v e r s i o np u m pt oo p t i m i z e o p e r a t i n go ff e e dp u m p s k e y w o r d sw a t e rd e m a n df o r e c a s t i n g ，s i n g l e c h i p ，m a t l a b ，v i s u a lb a s i c i i i 哈尔滨理工大学硕士学位论文原创性声明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文水厂取水送水设备优化运 行系统的研究，是本人在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻读硕士学位期 间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不 包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文研究工作做出贡献的个人和集 体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。 储警名：j 鑫龙 吼训侔3 月聒日 哈尔滨理工大学硕士学位论文使用授权书 水厂取水送水设备优化运行系统的研究系本人在哈尔滨理工大学攻 读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归哈 尔滨理工大学所有，本论文的研究内容不得以其它单位的名义发表。本人完 全了解哈尔滨理工大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向 有关部门提交论文和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理 工大学可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部 或部分内容。 本学位论文属于 保密口，在年解密后适用授权书。 不保密i 口厶 ( 请在以上相应方框内打) 作者签名：j 磊面 导师签名： 彩搠 日期：私加貉3 月j 乡日 日期：加7 年夕月编 哈尔滨理工大学- t 学硕士学位论文 1 1 课题背景 第1 章绪论 本课题为我校与大庆瑞尔科技有限公司合作为大庆油田供水公司供水系统 优化项目所做的预研项目。 1 2 研究的目的和意义 水厂系统是极其重要而复杂的系统，其安全可靠的运行和正确有效的管理 具有重大意义。为了提高系统得社会效益和经济效益，采用现代化的管理理 论、技术和工具，运用计算机对水厂系统进行管理、监控、预测和优化供水是 势在必行的。水厂系统的研究主要包括取水系统和送水系统的研究。 在水厂系统中的取水系统，其作用是从水资源将原有输送至水厂净水构筑 物中的进水塔的过程。它是由取水泵站组成，取水泵站流量的大小应与水厂的 运行环境及送水泵站的流量相协调。送水泵站的流量受用水量的制约，不同季 节其流量变化较大。因此，取水泵站流量受送水泵站流量的影响。而且由于取 水泵是耗电很大的一个部分，如何在一定条件下节能就制约了水厂的优化运 行，所以它是水厂运行的前提，研究它具有重大的意义。 随着工业生产能力的提高，城市人口的不断增加，以及人民生活水平的不 断改善，对送水系统的要求也越来越高，送水系统的规模在不断扩大，复杂性 随之提高。我国数以百计的城市送水系统消耗的电能是很大的，传统的经验调 度方式能耗浪费甚大，已不能适应现代社会发展的需要。面对日益复杂的送水 系统，如何在满足送水水量、水压及水质要求的前提下，最大限度地提高送水 系统的经济效益和社会效益，是摆在所有供水部门面前的重要课题。 1 3 水厂系统优化技术的国内外发展状况 国内对于取水泵的工况分析，根据取水泵的工况分析，最大供水量与最枯 水位这一最不利于工况一般是不会出现的，按不利工况选择水泵，定会增加机 组的容量，这既增加了泵站的土建及设计投资，又增加了用电增容费，还会导 致运行中的能量浪费。闸阀调节虽然浪费能量，但由于简单易行，又不增加另 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 外设备的投资，仍不失为一种方法，水源水位幅度较大时，可考虑台数组合或 采用换轮、调速方式。台数组合将导致泵站平面的增大，且和换轮方式一样， 不能适应工况的连续变化，必须辅以闸阀调节，因而在运行中存在能量浪费。 变频调速是比较理想的节能措施，但其变频调速设备一次性投资较大，必须进 行节电计算以论证能否在计划年限内回收投资。取水泵站设计方法在水 源水位和供水量都发生变化时与实际情况不相符，所选水泵在任何场合 下都超出了实际需要，从而造成了水泵机组变配电设备、泵房基建投资 等方面的浪费，增大了折旧费用和运行费用。优化的设计方案应该是分 别根据冬季与夏季的用水量和相应的水源水位确定出系统得起控制作用 的“需求点”，在选择水泵时应该保证“需求点一的流量在水泵的高效 区域以内，水泵扬程在满足“需求点 的要求后剩余值越小越好，最理 想的情况是两个“需求点 都落在水泵的高效区段上，从保证系统供水 安全可靠的角度考虑，在确定“需求点 时，采用的水源水位应该分别 是冬季和夏季可能出现的最低水位，流量则是冬季及夏季可能出现的最 大流量【1 2 - i 。 送水泵站的送水量和送水压力是随城市用水量的变化而逐时变化的。将总 功耗为最小的流量分配用于泵站优化组合运行，经实际运行证明实测数据与理 论计算的误差较小，方案安全可靠。由于水泵对流量是有级调整，实际开机的 流量与功耗只能接近理论值，要实现无级调整需要水泵调速系统相配合。一般 而言，大城市的用水量比小城市的用水量要均匀一些，因而其时变化数l 【1 1 比 小城市的l 【i l 要小。送水泵站的选泵时一般是根据最大日用水量及逐时用水量 变化曲线来进行。当配水管网中有调节构筑物可利用时，泵站通常是每日分2 3 级进行供水。每级的送水量显然是不同的，所运行的水泵也就不一样。设计 选泵时，首先确定每级送水的流量和扬程，然后根据各级送水的流量和扬程来 选泵。此外，送水泵站在选泵时需要综合各种工况( 最大用水时，转输时，消 防时) 的流量和扬程要求来进行，尽可能使各种工况时的水泵同型号。即使难 以做到，泵站内的水泵型号也不宜超过2 3 种。实际上，送水泵站选泵的困难 主要在于难以获得准确的“逐时用水变化曲线”，有的城市甚至没有此曲线。 因此，为了适应日后运行中实际工况的变化，除了通过水泵台数组合的方式 外，在设计阶段就应根据技术经济条件，选择适当的调速装置1 3 4 1 。泵站内既有 定速泵又有调速泵，其适应范围可大大扩展至于定速泵和调速泵的台数，这要 根据具体情况，经技术经济比较后才能确定。下面就考虑调速装置后如何选泵 并做出分析和说明。 哈尔滨理t 大学t 学硕士学位论文 根据国外自6 0 年代起一些发达国家就开始了以计算机作为供水系统辅助 调度管理的探索，如象美国的费城，丹佛及加拿大的多伦多等城市，就是采用 遥测设备将管网中控制点的压力、水厂出厂压力，出厂流量、水位、功率及温 度等实际运行参数自动适时地传送到中心调度室，并对超常现象做出自动报 警，依此作为控制人员实际操作的依据p 1 ，另外国外学者如：美国kel a n s e y 、 r o b e r td e m o y e rj r 、leo r m s b e e 、英国的rsp o w e u 、bc o u l b e c k 、pj o w i t t 、 日本的k a z u m a s am u g u r t t m a 、mt u s k i y a m a 及以色列的us h a m i r 、cd d h o w a r d 等人也在调度管理的建模理论上进行了许多有益的探讨 6 1 。目前在美 国、英国、日本、法国等地的一些城市已基本上实现了供水系统的计算机优化 调度管理，并编制了一些较通用的调度管理软件，如英国的g i n a s 及美国的 o p w a d 等【7 1 。国内的许多专家、学者从7 0 年代起，开始尝试将计算机技术应 用于送水系统的模拟，优化设计及水厂水质控制等方面。在送水系统优化调度 管理方面也进行了一些有益的探索和尝试，制作了一些应用软件，如w n w 等。并在大庆、郑州、济南、深圳、广州等地进行了实际应用，但由于国内设 备条件及技术手段的限制，能在供水的可靠性及经济性方面都较成功的实例尚 不多见，但随着科技水平的发展及人类对送水要求的不断提高，建立供水系统 是供水行业发展的必然趋势。 用水量预测在城市建设规划、送水系统的调度管理中都具有重要的作用， 而时用水量的预测，由于其影响因素多，随机性强，一直是较难解决的课题。文 献中记载的常用定量预测方法主要有解释性的预测( 回归分析) 和时间序列分 析。前者需找出输入与输出之间的因果关系，而找出时用水量序列系统内部的 运行原因和各个影响因素之间的关系是很困难的，因此这种方法很难满足时用 水量预测的精度要求；后者是将系统看作一个“黑箱 ，只依赖于历史观测数 据及其数据模式，把观测的数据按时间顺序排列起来对其描述和解释，以进行 下一时期的预测，它较符合时用水量序列的特点，是目前常用的预测方法。天及 一年的各季而变化，而且有些节假日( 如春节) 比一般用水量时间序列随一天的 各小时、一周的各变化特征非常特殊。经统计分析，以l h 为间隔及以2 4 h 为 间隔的各观测用水量都在特征上显示了很强的相关性，对于标准的天气条件， 连续各周同一天的变化特征趋向于自身重复的特性，这种固有的特性对用水量 预测显然是有用的【引。然而有些瞬时事件会显著地影响用水量变化，如较严重 的火灾、干管破坏、泄漏及管网维修等，目前还不能建立一种实用模型可包含 所有这些因素，因此采用模型的实时自动适用法实时调整误差，以提高预测精 度。 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 1 4 论文概述 本文详细的讲解了送水企业的生产过程中几个关键部分的自动控制 系统构成和自动控制策略，从而可以提高送水企业中设备优化运行，为 送水企业优化运行和节能提供了一些行业的研究前景。具体如下： 首先第一章为全文的绪论，对送水企业自动化的发展历史、自动控制系 统类型、自动控制技术在送水企业的应用现状进行了详尽的分析、综述和讨 论。 其次第二章为取水系统的优化及硬件设计。 其次第三章为本章讲解通过对城市需水量预测，从而使送水企业内 部可以优化管理。在深入研究目前需水量预测方法的基础上，如回归分 析( r a ) 、时间序列分析( t s a ) 、灰色模型( g m ) 、人工网络模型( a n n ) 等预测方法，对需水量预测方法进行分类，对常用预测方法进行评析和 比较，归纳总结各种预测方法的优缺点及使用范围，指导针对实际情况 选择合适的预测方法。 再其次第四章是根据上章的分析，本章重点是考虑需水量的前提下 送水泵房优化运行设计。主要包括送水泵房选泵，以及采用变频泵和定 速泵运行情况下得节能效果。 最后第五章是整个系统的方案，取水系统是基于w i n d o w s 操作系统平台 的v i s u a lb a s i c 可以实现良好的可视化效果。本运行优化系统就是v b 语言程 序，制作了人机友好界面，并通过调用m a t a l a b 对复杂的计算公式进行快 速的运算，从而实现了对可调速泵站优化运行计算机系统得开发。分为五大功 能模块，即总控模块、计算模块、数据库模块、人机交互模块、系统维护模 块。供水系统主要也是利用软件v b 、m a t a l a b 、m i c r o s o f ta c c e s s 进 行设计，主要实现以下五个方面的功能，即为用户实现时需水量、日需水量、 年需水量预测三个方面的功能；历史用水数据不需要在预测时输入，直接从数 据库里读取；时需水量预测需提供预测日的时预测报表：日需水量预测需提供 预测日需水量、日需水量小时分布。为了保证系统使用的直观性及操作的灵活 性，要求有良好的人机对功能和直观的输入、输出界面。 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 第2 章取水泵及其控制 目前水厂工艺主要有这几个环节： 1 深井取水主要是从深井水源将原水输送至水厂净水构筑物中 的进水塔。取水流量的大小应与水厂的运行环境及送水泵站的流量相协 调。目前主要是对取水井水位、输水流量测量等控制。 2 泵房供水目前大都根据出水管道压力来调节水泵运行台数和 阀门的开度。运行的水泵发生故障时，备用水泵能自动投入运行。采用 若干台调速电机泵机组来调节出水流量和压力。它的最终目标是根据城 市用水量变化或管中压力变化随时调整水泵运行方式，即实现最佳运 行。 3 沉淀池目前沉淀池的自动控制内容是自动排泥，可以定时排 泥，也可以根据池中泥位高度自动排泥。 4 滤池目前主要是根据滤层水头损失或规定冲洗周期来控制滤 池冲洗。 由于水厂加药控制已经很完善了，所以在本文中不作介绍。 2 1 取水泵的工况分析研究 取水系统是主要研究的是如何在自动控制的前提下取水泵进行优化运行， 达到从深井中取水的节能环节。图2 1 为取水泵站水泵工作情况示意图。系统 的供水量在9 嘶与q 。戤之间变化，净扬程在h s n 与h s r 2 之间变化，目前的设 计方法是把c 点作为设计工况点，而系统实际运行时夏季的流量与所需扬程位 图2 1 水泵工作示意图 f i g 2 1s k e t c hm a p o f w a t e rp u m p 5 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 于e 点，冬季的流量与所需扬程位于d 点。显然，在水源水位和供水量变化 幅度较大且最低水位与最大流量不可能同时出现的情况下，按现有方法所选水 泵无论在夏季还是在冬季都超出了实际需要，将会造成水泵机组等耗电方面的 浪费，增大了折旧费用和运行费用 9 1 。 对于供水量和水源水位都在一定范围内变化的取水泵，系统所需流量和扬 程的坐标点处于动态变化之中。可以证明，如果季节变化时，净扬程的减少与 用水量的增大保持同步，坐标点将沿着图2 1 中直线d e 下侧的弧线d f e 移 动，弧线与直线纵坐标之差的最大值出现在平均流量与平均水位时，以下为具 体证明。 净扬程的减少与用水量的增大保持同步，就意味着对于任意的o a l ，净 扬程和流量满足以下关系： 鼢= h s r i - a ( h s n - h s r z ) ( 2 1 ) q = q 晌+ 口( q 一一q 曲) ( 2 2 ) 在流量为q 、净扬程为h s r 时，系统所需的扬程为： 月r f = 厶幻+ s q 2 = h s r - 一口( h s r 一h s r z ) + s qm i 。+ 口( q m 舔一q m i n ) 2 = h o - a ( 1 - a ) s ( o u , - q m i n ) ( 2 - 3 ) 式中：s 为输水管的比阻：胁为流量为q 时直线d e 上g 点的纵坐标。 因为0 a l ，所以胁 觑，即动态坐标点总是位于直线d e 以下，当a - - 0 和l 时两者相等，当a - - 0 5 ( 对应于平均流量、平均扬程) 时两者的差值最 大。由以上分析可知，当水源位和供水量随季节变化时，最不利工况点出现在 d 点或e 点，所选水泵只要满足了d 、e 两点的供水要求，就能够满足变化过 程中所有点的供水需要。 2 2 取水泵的泵效分析研究的理论基础 水厂取水是不仅仅用一个水泵来完成取水的工作，假设通过以上的标准选 择了都是处于最优状态的水泵，但是在节能前提下，必须选择其中更优的几个 水泵进行工作，这时就要从那些最优的水泵进行筛选出更加优秀的水泵来工 作，相对比较次的那些水泵当然希望不工作所以要引入以下理论，就是通过 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文 水泵在一定时间内都工作，然后通过模糊估计理论筛选出最优的几个泵工作， 目标的“模糊估计 如下： 1 目标模型设一个容量为s 的样本库，每一样品用一个k + 1 维向量 ( 口l ，a k ，6 ) 表示。欲得到由它的前k 个分量( 称为因素) 去预测它的第k + 1 个分 量( 称为目标) 值的公式。设所考虑k 个分量所对应的论域是a l , a k ，b 的论 域是b 。将彳，( f - l ，k ) 分成n 个子集蹦l ，n ，且满足类似地，b 分成互不 相交的子集巧，n = a ，l p t p 2 n ，岷u u = 4 。 如果让a ，j 曰，a 2 j b 2 是在x x y 域上的分类模糊率彳，彳七，召，魄是 鼠】，的各自模糊集，假定彳是一个输入域的观测。如果a i a a 2 ，在两个模 糊度中间线性模糊度的插值被定义为： 奶( 4 七，4 + ) = 面( 4 。，4 。) = 面( 蜀。，反) = 珥( 色，岛。) ( 2 - 4 ) 以( 4 。，4 + ) = 吮( 4 ，4 。) = 吃( 最。，反+ ) = 吃( 境，愿。) 此外k e ( 0 ，1 ) 。 f 1 ( 2 - 4 ) 式和( 2 5 ) 式，得到i n f b k 如下： 啡) = 业装筹一 ( 2 - 5 ) ( 2 6 ) 式中：i n f 是下限的意思。 图2 - 2 和图2 3 表明了模糊度的推理方法及由三角关系函数的观测组成。 l - i aa a 2 k 八八八 。- 1 i n f a l k i n f a k )。 i n f a 业) d i f ，a i k a k l、d ( a - ，a 业) 7 图2 - 2 模糊量 f i g 2 - 2f u z z yq u a n t u m 哈尔滨理工大学工学硕上学位论文 l 斗 b i b b 2 k 八八八 j 。 i n f fb l kl。 一 i n f b kj、 i n f b 孔) d l ( b 。，矿。) 、 d ( b i 。，旷盐) 7 图2 3 模糊值 f i g 2 3f u z z yv a l u e 2 b 值的估计设d i p u ( 1 s 醴，1 斡1 s 艇，皿) 表示容量为s 的样本库中 嘶p ，且b e v m 的样本个数。 令 r = r l n r u m 们_ ，；。 r k n r k l _ r k n l ( 2 7 ) j 5 c 是职1 ，矾m ，取l ，阢) 与坎巧一，) 模糊关系矩阵，则估计值为： 。 ，i 叫= 面p t 帮1 敛，1 9 i m 时，取”+ 。 当m 是奇数时， 善k 柰，一善k - 善t - 千( 字) 喜钿 礤_ 2 素飘甄丁 q - 1 4 ) 在式( 2 1 4 ) 中，_ ， 三竽，取，+ ”。 由模糊估计：r 垒( 巧：，k ) ；由b 的估计值：舍= 6 + q 磁! 。在样本库 中目标值的估计为b l ，现， 设6 = 壹b ，s ，估计的精确度为： q = ( 2 - 1 5 ) 哈尔滨理工大学t 学硕十学位论文 i i 运用以上的理论，通过单片机对水泵的电压和电流的监测得出的功率，实 际功率比上额定功率就定义成泵效，采集前时刻的实际功率，求得泵效，对泵 效进行模糊估计1 1 0 1 。 2 3 基于单片机的水泵的控制系统 水泵控制器的功能主是水泵数据的采集通信和控制水泵开停，水泵控制系 统如图2 _ 4 。控制系统总框架图，如图2 - 5 所示。 图2 4 水泵控制器的结构框图 f i g 2 - 4f r a m e w o r k o fp u m p sc o n t r o l l e r 图2 5 主框架图 f i g 2 5m a i nf r a m e w o r k 主电路及检测电路示意图，如图2 - 6 所示，主要是对水泵的电压电流进行 测量，通过单片机传输给中央控制器，中央控制器通过编程对水泵泵效的模糊 哈尔滨理工大学t 学硕十学位论文 估计。主电路图中分别介绍了实现手动开停水泵、自锁、远程开停机功能。 图2 - 6 主电路及检测电路示意图 f i g 2 - 6m a i nc i r c u i ta n dm e a s u r ec i r c u i t 单片机系统：系统采用的是a t 8 9 c 5 1 作为主控单元，通过功能扩展，如 复位电路的设计，程序存储器的扩展等，它作为系统的核心部分，实现对泵控 制的主要控制功能。 传感器：压力传感器，探测到水管中的压力值，对水泵的工作效率进行评 定，太低的情况下进行报警，或者水泵有抽空的可能性，所以对水泵在进行运 行之前先抽完水管中的空气再进行工作，这个时候也需要进行对压力的测量， 然后报警。由于检测电路中通过电压互感器和电流互感器对水泵电机电路中的 电流和电压进行测量，但是在水泵运行中经常会出现水泵干转的情况，水泵干 转就是电机运行，但是水泵没有取水的情况，这时就要通过压力传感器来判断 水泵是不是处于干转的情况。 计算机：通过计算机的r s 2 3 2 串行口，实现对泵流量的辅助控制以及相 关状态信息的处理和显示。计算机系统的软件用v b 6 0 编写，它采用事件驱动 式设计程序，对用水量的预测和对泵效估计等进行编程实现，其中还包括了对 用户输入控制数据和控制命令事件的响应，以及与单片机系统通信通讯事件的 响应，也具有一般的数据处理、数据显示、工作状况打印等功能。 哈尔滨理工大学工学硕十学位论文 流量计：f r 系列的腰轮( 罗茨) 流量计，最大流量：31 0 ( 立方米4 , 时) 。介质温度 8 0o c 。原理：当被测液体流经计量腔时，在流量计的 进出口形成压差，腰轮在此压差的推动下旋转。同时通过固定在腰轮轴 上的一对驱动齿轮，使两个腰轮保持连续旋转。计量腔的容积由两个 “月牙型 空腔构成，腰轮每旋转一周送出四个“月牙型空腔体积的 液体，因而腰轮的转数与被测液体的流量成正比，并通过减速机带动计 数器和指针转动，从而显示出流量计的液体体积流量。测流量的目的就 是判断泵效高的水泵是否处于高效取水。 无线传输的芯片：调频发射芯片m c 2 8 3 3 是m o t o r o l a 公司推出的新 一代单片调频发射集成电路，可构成发射极高频率的功率放大器，提高 发射功率。它由话筒放大器、可变电抗器、射频振荡器、输出缓冲器、 2 个辅助晶体管构成。 m c 2 8 3 3 的主要参数是：工作电压2 8 9 v ；静态电流2 9 m a ；工作 温度3 0 + 7 5 。c ；工作频率 c ，则模型阶数仍有上升的趋势；如果f c ，则a r m a ( n ，m ) 是适合的模型。 利用阶数的f 判据，可以由观测数据由低阶到高阶拟合a r m a ( n ，聊) 模 型，直到残差平方和变化不显著为止。 1 非线性最小二乘估计模型参数的估计一般有矩估计、极大似然估计 和最小二乘估计，在实际中应用较多的是非线性最小二乘估计。 前面讨论过线性最小二乘估计，如果考虑一般的函数关系： 只= z ( ，h ，) + b ( f = l ，刀) ( 3 - 1 3 ) 哈尔滨理工大学1 = 学硕十学位论文 式中：= ( 屈9 e 9 风) r 。 令：j ，= ( 乃，咒) 7 ，f = ( 石，五) r ，f - - ( e , ，) r ，彳= ( 嘞) 。，这里 z 是关于参数的非线性函数，可将式( 3 1 3 ) 写成向量形式： y = e ( x ，) + p ( 3 1 4 ) 残差平方和为： q = y p ( x ，) 7 y r ( x ，) ( 3 - 1 5 ) 由于f 不是参数的线性函数，所以，使残差平方和q 最小来求便变成 了求解非线性最d 、- - 乘问题。 非线性最小二乘问题一般通过线性近似，用迭代方法求解。常用高斯一牛 顿法、最速下降法、带阻尼的高斯一牛顿法等，本文采用高斯一牛顿法。 由于x 为已知量，下面把r ( x ，) 写成f ( ) 以突出它是的函数。把 f ( ) 在= p o 处泰勒展开，并只取一阶项得到： f ( ) f ( 属) + 警一属) ( 3 - 1 6 ) 热警= o 因此有： y 叫胁警扣一p o ) + e 令： y 一y 嗽) ，z ( 耻警i = 一，i 风j ，么i 风j 。i 则有： y=z(po)(pyp 一屁) + e = 一风l 十 ( 3 1 7 ) ( 3 - 1 8 ) 设属为参数向量初始值，故z ( 属) 为已知常数矩阵，式( 3 1 8 ) 已转化成多 元线性回归问题，其正规解为： 哈尔滨理工大学t 学硕十学位论文 式中：f ( o = f ( ) ， 通过迭代，当 多似+ = 多+ p ( t ) z ( t ) y - f o ) ) ( 3 - 1 9 ) 少= z 协) z ( ” 一为步长系数。 ( k ) p i 七6 i 6 ( i = 1 ，m ) 时迭代结束，得到参数估计值 ( 七) p 岱，万为设定值，式中引入4 是为了避免- - - 0 而出错，谚可取为1 0 1 。 2 ：i r m a 模型参数的估计 设 乃 是平稳数据序列，黼- a r m a ( n ，所) 模型： 以= 办只一l + 办只一2 + + 丸只一。一q q i 一岛巳一2 一一氏q 一册+ qo = 疗+ 1 ，) ( 3 - 2 0 ) 令： = ( 届，统) r = ( 办，唬，幺，吃，) r ( 3 2 1 ) y = ( 此小，) r ( 3 2 2 ) f ( ) = ( z + 。( ) ，厶( ) ) r ( 3 - 2 3 ) 式中： z ( ) = + 磊( 只一。一) + 欢( 只一：一) + + 吮( y t 一。- g ) - o l e 一l 一岛e f 一2 一一既岛一肼+ q ( 3 2 4 ) ( 3 - 2 4 ) 式利用逆转关系式将q 一，转化为薯卅薯十。，的线性组合，但由于逆 函数本身是办，丸，b ，包的函数，因此方程式( 3 2 3 ) 是关于参数p 的非线性 函数。 式中：上= ，l + 所+ 1 ； z ( ) = 弧 粥 矾 a p l ( 3 - 2 5 ) 哈尔滨理工大学t 学硕士学位论文 ( 1 ，疗) f 肌) ( 3 2 6 ) a e k l 8 p 然后用非线性最小二乘估计的阻尼高斯一牛顿法进行迭代求参数 = ( 办，丸，b ，吒，) r 。 3 1 3 人工神经网络b p 网络模型及原理 b p 网络是利用实际输出与期望输出之差对网络的各层连接权值和各节点 的阈值由后向前逐层校正的一种多层前馈型神经网络。 对于各神经元，其传递函数常取s 型函数： 巾) 2 南 ( 3 - 2 7 ) 对第p 个样本。误差计算公式为： ( o 一) 2 耳= 上1 一 ( 3 - 2 8 ) 式中：0 为期望输出；为网络的计算输出。 b p 网络三层节点表示为：输入节点为：隐节点为乃；输出节点为o ，。 输入节点与隐节点间的网络权值为，隐节点与输出节点间的网络权值为 瓦。当输出节点的期望输出为f ，时，模型的计算公式如下： 1 隐节点的输出： 式中：刀p = 一一包。 奶= 厂( 手_ 一只 = 厂( 刀p t ) c 3 - 2 9 ， 2 输出节点的计算输出： 2 0 堕嗽帮 肛一鸩沪 册闽 一 卢 一 l 吖 一。 锄 钆 卜 以 = = 红m 器嚣 哈尔滨理t 大学工学硕士学位论文 o ，= 厂阵乃乃一岛) 叫嘲) 3 。， e = 三军c 一d ，) 2 = 三军( ，一厂( 手乃 一q ) 2 = 圭军( ，一厂( 莩乃厂( 莩一一包 一岛) 2 对输出节点的公式推导： a e a e0 0 ka e 硇 智慨籼 一= 一= 一 ( 3 - 3 1 ) ( 3 3 2 ) e 是多个o k 的函数，但只有一个d ，与死有关，各吼间相互独立式中： 则： 则： 设输入节点误差： 石0 e 毛；之( 气一吼) 鼍= 一( 叩) 要：鱼等：i)咒a- = 一一= ，i e l - v 识n e t ，。、“ 器= 一( ) 厂似) 乃 j 4 = 一“- o n ) f ( p ) a e ， 瓦一6 m 对隐节点的公式推导： 堕：y y 丝堕盟 a w q a o t 印i 阳l j 2 l - ( 3 - 3 3 ) ( 3 3 4 ) ( 3 3 5 ) ( 3 3 6 ) ( 3 3 7 ) ( 3 3 8 ) 哈尔滨理工大学t 学硕上学位论文 e 是多个o ，的函数，针对某个，对应一个以，它与所有的d ，有关( ( 3 - 3 8 ) 式只 存在对了珀勺求和) ，式中： 筹= 三军砘训鼍- _ ( ) ( 3 - 3 9 ) 参= 盟等叫t 、io n e 。t t a n e t i 矽似帆 ( 3 删 钆锄。、钆 。、“ ” 毒= 盟o n e t 。筹叫( 训t ( 3 4 1 ) a w qa w q j、l。j 、。 则： 嚣2 一军( ，一d ，肿p t t ) t t j 慨) _ 一歹， , 4 t t j 慨) 巧( 3 训 设隐节点误差为： 每= 厂( n e t j ) 4 死( 3 - 4 3 ) 则： _ o e = 一x ，( 3 4 4 ) 一= 一，i ， u 由于权值的修正毛，嘞正比t 雪差函数沿梯度下降，则有： 毛= 一，7 等= 鸸乃 ，(3-45) 西= ( - o t ) f ( 刀口f ，) ( 3 - 4 6 ) 咄= 一，7 詈= ，7 4 x j ( 3 - 4 7 ) 咄一刁瓦2 ，7 4 = 厂( n e t t ) 4 瓦( 3 - 4 8 ) 针对b p 网络本身的特性，样本数据的选取对收敛速度、预测精度有很大 影响，网络每层神经元节点的激活函数大多采用s i g m o i d 函数，过大或过小的 输入量将导致输出量函数曲线的饱和。因此，为了使输入量起到较强的作用， 避免函数两端的饱和区域，必须对网络的输入量进行归一化处理。文中采用如 下归一化处理方法： 以= 甄x - x m i , ( 3 - 4 9 ) 哈尔滨理丁大学工学硕士学位论文 式中：x 为未经处理的神经网络输入值；以为经过平滑处理后的神经网络输 入值；k 。，k 为网络输入量的最大、最小输入值。 3 1 4 灰色模型g m ( i ，1 ) 模型原理 在预测中用到例模型一般为g m ( 1 ，1 ) 模型。 g m ( i ，1 ) 灰色预测模型，它是只包含一个变量的一阶微分方程构成的模 型，将原始数据序列表示为： x p = x p ( 1 ) ，x 。( 2 ) ，x 。( 以) ) 定义a g o ： x 1 = x 。d = 1 ( 1 ) ，x 1 ( 2 ) ，x 1 ( 胛) 式中：d 为一次累加生成算子，表示如下运算： ( 3 - 5 0 ) ( 3 - 5 1 ) x 0 ) ( 七) = 0 。( 七) d = 0 。( f ) ( 3 - 5 2 ) 式中：k = l ，2 ，n ；x ( 1 ) 为由原始数据数列；x ( o ) 构成的一阶灰色模块。 用式( 3 5 2 ) 灰色模块构成微分方程： 辈+ 趟) - 6 ( 3 - 5 3 ) 口l 按导数定义有： 鱼= l i m x ( t + a t ) - x ( t ) ( 3 - 5 4 ) 讲 l 枷 址 以离散形式表示，微分项可写成： d x ( 一x ( 一x 0 ) ( k + 1 ) - x 0 ) ( 七) _ _ _ - i 一= 一= 。_ - - _ _ - - - - _ _ i _ - _ _ - - _ _ _ 。- ；。