Modele typu szara skrzynka dla potrzeb estymacji zmiennych i sterowania predykcyjnego z zastosowaniem w zintegrowanych systemach ściekowych - doktoratData obrony (14.12.2004)Promotor: prof. dr hab. inż. Mieczysław Brdyś - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Modele typu szara skrzynka dla potrzeb estymacji zmiennych i sterowania predykcyjnego z zastosowaniem w zintegrowanych systemach ściekowych - doktoratData obrony (14.12.2004)Promotor: prof. dr hab. inż. Mieczysław Brdyś

Abstrakt

Efektywne sterowanie zintegrowanym systemem ściekowym za pomocą zaawansowanych technologii sterowania, mające na celu utrzymanie jego wysokiej technologicznej wydajności przy relatywnie niskich kosztach, wymaga bogatej informacji o jego stanie. Nie jest jednak możliwe ze względów fizycznych i ekonomicznych, uzyskanie wystarczających informacji o stanie systemu wyłącznie na podstawie bezpośrednich pomiarów. Niezbędne jest wykorzystanie odpowiednich modeli systemu oraz ich właściwa integracja z dostępną informacją pomiarową w jednym schemacie estymacji. Uzyskany tak schemat, zintegrowany z odpowiednim algorytmem estymacji, wykorzystuje się do dostarczania informacji nie tylko o wielkościach niemierzalnych ale i o niemierzonych w systemie wielkościach mierzalnych.Procesy oczyszczania ścieków metodą osadu czynnego są procesami złożonymi. Istniejące modele matematyczne osadu czynnego, z serii ASM (ang. Activated Sludge Model), są nazbyt złożone i kompleksowe do celów sterowania oraz monitorowania. Charakteryzują się dużą liczbą nieliniowych członów Monoda, oraz dużą liczbą trudno identyfikowalnych parametrów. Konieczny jest zatem kompromis pomiędzy złożonością modeli oraz ich dokładnością. Prowadzi to do budowy modeli grey-box procesów biochemicznych, które zawierają najważniejsze informacje o mechanizmach tych procesów, wiedzę opartą na analizie danych, heurystykach oraz wiedzę a priori o systemie. Ich wykorzystanie do celów estymacji jednoznacznie wiąże się z niepewnością, w pracy wykorzystano model niepewności w postaci zbiorów ograniczonych. Ze względu na cechy charakterystyczne zintegrowanego systemu ściekowego, zaproponowano wielopoziomową hierarchiczną strukturę inteligentnego sterowania. W ramach prowadzonych prac opracowano symulator zintegrowanego systemu ściekowego w Kartuzach (obiektu testowego dla opracowanych metod i algorytmów). Przeprowadzono badania symulacyjne dynamicznego modelu gery-box zanieczyszczeń składowanych w kanalizacji i pierwszej fali zanieczyszczeń dla danych z Kartuskiego systemu ściekowego. Opracowano oryginalny model grey-box reaktora biologicznego, oraz modele grey-box istotnych ograniczeń na wielkości manipulowane dla celów gwarantowanej estymacji parametrów i zmiennych oraz krzepkiego optymalizacyjnego sterowania predykcyjnego zintegrowanym systemem ściekowym w średniej skali czasu. Wykonano syntezę modułu estymacji parametrów i zmiennych hierarchicznej struktury wspomagania decyzji i sterowania zintegrowanym systemem ściekowym. Opracowano hybrydową metodę gwarantowanej estymacji zmiennych i parametrów dla celów krzepkiego optymalizującego sterowania predykcyjnego. Opracowano algorytmy gwarantowanej estymacji, w postaci explicite i implicite, oparte na modelach niepewności w postaci zbiorów ograniczonych oraz przeprowadzono symulacje ich współdziałania z modułem krzepkiego sterowania optymalizującego dla oczyszczalni ścieków w Kartuzach.Przeprowadzone testowe badania symulacyjne potwierdziły użyteczność koncepcji, metod oraz algorytmów zaproponowanych w rozprawie dla potrzeb sterowania predykcyjnego zintegrowanym systemem ściekowym na bazie systemu ściekowego miasta Kartuzy. Ponadto metodologia syntezy sterowania oraz opisane algorytmy estymacji i sterowania w przeważającym stopniu są generyczne i mogą być zastosowane do innych systemów.

Cytuj jako

Pełna treść

pełna treść publikacji nie jest dostępna w portalu

Słowa kluczowe

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Doktoraty, rozprawy habilitacyjne, nostryfikacje
Typ:
praca doktorska pracowników zatrudnionych w PG oraz studentów studium doktoranckiego
Język:
polski
Rok wydania:
2004
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 113 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi