论文部分内容阅读
传统的船用反渗透海水淡化装置主要依靠人工手动操作与经验来进行控制,存在着工作效率低,信息分散,实时反馈差等问题。海水淡化装置的自动控制系统技术研究对提高船用海水淡化装置的效率,减少能耗具有良好的实际应用价值。首先对海水淡化系统控制技术开展相关研究,基于对目前船用反渗透海水淡化控制系统的趋势以及存在的不足进行分析,结合船用反渗透海水淡化装置的系统工作原理,设计了一套以STC12C5A60S2为核心的控制系统方案。为实现船用反渗透海水淡化系统性能参数的采集和装置的总控制,设计了该方案的硬件电路原理图,制作了PCB印刷电路板,并以威纶触摸屏为上位机,设计了数据采集、处理和人机交互界面应用程序,实现了船用反渗透海水淡化装置的自动化控制。针对船用反渗透海水淡化系统非线性、滞后和时变的问题,通过正交试验得出进水浓度、进水流量、温度和压力对系统能耗、淡水流量和产水电导率的主次关系和影响显著性大小。根据试验数据结果,以前80%的试验数据作为学习样本,构建基于MEA-BP神经网络的船用反渗透海水淡化系统性能优化模型,以后20%的试验数据作为测试样本,通过预测值和试验值对比,得出的MEA-BP模型能够很好地应用于船用反渗透海水淡化系统性能预测,系统能耗、淡水流量和产水电导率的平均相对误差分别为8.70%、6.58%、11.85%,与单一的BP模型相比,预测精度分别提高了31.06%、27.11%、5.38%。通过输入待预测数据得出该装置当进水流量在600~650L/h,温度在30~35℃,压力在5.5~6.0MPa之间时处于高效运行状态。利用该模型进行工作参数离线优化,速度快、精度较高,对于合理选择操作参数,减小系统在实际运行中的能耗有重要意义。