物联网与动态GRNN模型在污水处理系统故障检测中的应用研究

资源摘要信息:"融合物联网技术的动态GRNN模型在污水处理液压系统故障检测中的应用研究" 在现代污水处理设施中，液压系统的稳定运行是保障整个处理过程顺畅的关键因素之一。由于污水处理液压系统复杂且经常处于恶劣工作环境中，因此故障发生概率较高，及时准确地检测出系统故障并采取相应措施对于避免环境污染和经济损失至关重要。本研究提出的动态广义回归神经网络（GRNN）模型，结合物联网技术，为污水处理液压系统的故障检测提供了新的解决方案。 广义回归神经网络（Generalized Regression Neural Network，GRNN）是一种基于径向基函数的神经网络，具有强大的逼近非线性映射的能力，特别适合于处理数据量大、关系复杂的非线性问题。GRNN在输入与输出之间建立了一种映射关系，通过网络的学习，能够对数据进行有效的分类和回归分析。动态GRNN模型则是对传统GRNN的改进，它能够在数据变化过程中动态地调整网络参数，以适应新的输入数据，提高模型的适应性和检测准确度。 物联网（Internet of Things，IoT）技术的融合，使得收集到的污水处理液压系统的运行数据可以实时传输到网络中，通过云计算平台进行集中处理。物联网技术的应用，极大地提高了数据收集的效率和准确性，为动态GRNN模型提供了丰富的数据支持，使得故障检测可以在系统发生实质性问题前进行预警。 在本研究中，动态GRNN模型结合物联网技术应用于污水处理液压系统故障检测，涉及的关键知识点主要包括： 1. 物联网技术在工业监测中的应用：物联网技术通过传感器、无线通信技术等手段实现了对污水处理液压系统运行状态的实时监控，保证了故障检测所需的实时性和准确性。 2. 广义回归神经网络（GRNN）的原理与应用：GRNN在处理非线性问题上的优势使其成为故障检测的理想工具，本研究对GRNN的结构、学习算法及其在故障检测中的具体应用进行了深入探讨。 3. 动态GRNN模型的构建与优化：动态GRNN模型相较于传统模型，能够处理时变数据，对新数据具有更好的适应性。研究中详细介绍了如何构建动态GRNN模型，并通过实验验证了其在故障检测中的优越性能。 4. 污水处理液压系统的故障模式分析：通过对污水处理液压系统常见故障模式的研究，确定了故障检测的关键参数和指标，为建立故障检测模型提供了理论基础。 5. 故障检测算法的实现与验证：在构建了动态GRNN模型后，研究中还涉及了故障检测算法的具体实现步骤，以及如何利用实际收集到的数据对模型进行验证和调整。 6. 数据预处理与特征提取：为了提高故障检测的准确度，研究中对收集到的原始数据进行了预处理，并提取了故障检测所需的特征。 7. 故障诊断结果的可视化与人机交互：为了使操作人员能够更加直观地理解和响应故障诊断结果，研究中还探讨了如何实现故障检测结果的可视化展示和人机交互设计。 综上所述，本研究提出的融合物联网技术的动态GRNN模型在污水处理液压系统故障检测中的应用，不仅提高了故障检测的准确性和效率，而且具有一定的创新性和实用性，对于推动智能污水处理系统的建设和发展具有重要意义。