灰色系統(tǒng)預測模型研究及其在加礬系統(tǒng)中的應用.pdf

1、實踐中，人們常常很難甚至不可能從被研究對象中獲取完備的模型信息。這時，被研究對象處于“貧”信息狀態(tài)，很難或不可能用常用理論滿意求解系統(tǒng)，若采用灰色系統(tǒng)理論可望獲取良好結果。 一個“貧”信息或缺乏完備模型信息的對象被稱為灰色系統(tǒng)。水廠中水凈化很重要的加礬過程就是一個灰色系統(tǒng)。通過加礬，使水中雜質和礬液發(fā)生混凝反應，降低了水的濁度。但混凝反應是一個復雜的物理化學過程，它還會受到源水的流量、溫度等各方面的影響，無法從反應機理中獲取完備

2、的信息去建立過程模型，對研究者而言，它就是個灰色系統(tǒng)。為使加礬后的濁度達標，確定合理的加礬量是系統(tǒng)要解決的關鍵問題。針對加礬系統(tǒng)又是個典型的大時滯過程，本課題欲利用灰色系統(tǒng)理論建立預測模型對加礬量進行預測，這樣即能保證出廠水的濁度達標，還能節(jié)約礬耗。 本文立足于為加礬系統(tǒng)建立灰色系統(tǒng)預測模型，首先綜述了灰色系統(tǒng)理論的產生和發(fā)展動態(tài)，包括灰色動態(tài)建模方法和灰色控制技術的研究概況，繼之闡述所作的研究工作：“貧”信息處理及均值生成交換

3、，灰色建模技術及SCGMmv(1，1)預測模型，以及模型在加礬系統(tǒng)的應用。研究工作取得的主要成果如下： 1)針對加礬系統(tǒng)中濁度測量會引入白噪聲污染，對觀測時序實施均值生成變換求得均值生成時序，該變換能消除平穩(wěn)高斯白噪聲污染，且時序的估計效果好。 2)直接基于均值生成時序構建SCGMmv(1，1)預測模型，該模型的模型精度高且計算量少。 3)設計具有SCGMmv(1，1)預測器的模糊控制系統(tǒng)，該模糊控制具有“預測控