基于免疫算法的污水處理系統(tǒng)預(yù)測及優(yōu)化控制研究

【摘要】：污水生化處理過程機(jī)理復(fù)雜,具有強(qiáng)耦合性、非線性、時(shí)變性等特征,智能化算法的引入能有力推動污水處理研究的發(fā)展。免疫算法是基于生物免疫機(jī)理而建立起來的用于解決各種復(fù)雜問題的智能化算法,已經(jīng)廣泛應(yīng)用在故障診斷、優(yōu)化計(jì)算、智能控制等領(lǐng)域中。但是,免疫算法的理論和應(yīng)用研究還有較大的空間,在污水處理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究還很少。本文在總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上,對免疫算法的理論進(jìn)行了深入的研究和改進(jìn),并將其應(yīng)用于污水處理系統(tǒng)的異常數(shù)據(jù)檢測、出水水質(zhì)預(yù)測、模型參數(shù)估計(jì)、解耦控制及最優(yōu)控制中。 本文的主要研究內(nèi)容概括如下: 1.為了獲得高品質(zhì)的污水處理數(shù)據(jù),采用改進(jìn)的實(shí)值負(fù)向選擇算法對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測,剔除異常數(shù)據(jù)。該算法通過采用可變尺寸檢測器,同時(shí)限制檢測器的最小半徑來提高算法的性能。通過對時(shí)間序列信號進(jìn)行檢測,驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性。將改進(jìn)的實(shí)值負(fù)向選擇算法應(yīng)用于污水處理系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)檢測中,仿真結(jié)果表明,該算法提高了污水異常數(shù)據(jù)的檢測精度。 2.為了提高污水處理系統(tǒng)出水水質(zhì)的預(yù)測精度,根據(jù)某污水處理廠工藝流程及進(jìn)水水質(zhì)特點(diǎn),分析了影響出水水質(zhì)的主要因素。污水處理系統(tǒng)是一個(gè)多輸入多輸出系統(tǒng),而傳統(tǒng)的支持向量回歸機(jī)(SVRM)算法只適用于單輸出系統(tǒng),若采用構(gòu)造一系列單輸出SVRM模型的方法,由于輸出變量之間的關(guān)聯(lián)性,增加了算法復(fù)雜性且精度較差。為了解決多輸出系統(tǒng)預(yù)測問題,提出了一種多輸出最小二乘支持向量回歸機(jī)(LS-SVRM)算法。采用多輸出LS-SVRM進(jìn)行污水處理系統(tǒng)出水水質(zhì)預(yù)測,并應(yīng)用免疫算法來優(yōu)化多輸出LS-SVRM的參數(shù)。仿真結(jié)果表明,所提出的方法提高了污水處理系統(tǒng)出水水質(zhì)的預(yù)測精度。 3.針對污水處理系統(tǒng)活性污泥模型參數(shù)不確定,以及應(yīng)用于不同環(huán)境的模型參數(shù)并不能取同樣參數(shù)值的問題,提出了一種基于改進(jìn)免疫算法的模型參數(shù)估計(jì)方法。在改進(jìn)的免疫算法中,根據(jù)生物免疫機(jī)制及生物進(jìn)化的周期性,設(shè)計(jì)了一種周期變化變異算子,提高了算法的搜索效率。同時(shí),將抗體濃度與親和度矢量距離相結(jié)合作為評價(jià)指標(biāo),設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的免疫選擇算子,避免了僅僅以親和度作為免疫選擇評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),低親和度抗體過度抑制的缺點(diǎn)?；隈R爾科夫鏈分析了改進(jìn)免疫算法的收斂性,并通過測試函數(shù)驗(yàn)證了該算法的有效性。將改進(jìn)的免疫算法應(yīng)用到活性污泥模型參數(shù)估計(jì)中,仿真結(jié)果表明,該方法提高了模型參數(shù)的估計(jì)精度。 4.針對氨氮濃度和硝態(tài)氮濃度之間相互耦合,以及常規(guī)的PID控制方法難以獲得滿意控制效果的特點(diǎn),以溶解氧濃度和內(nèi)循環(huán)流量為操作變量,采用PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PIDNN)對氨氮濃度和硝態(tài)氮濃度進(jìn)行解耦控制。針對PIDNN連接權(quán)值容易陷入局部最優(yōu)值,應(yīng)用免疫算法優(yōu)化PIDNN連接權(quán)值,并對解耦控制系統(tǒng)的穩(wěn)定條件進(jìn)行了分析。免疫算法采用抗體濃度與親和度矢量距離相結(jié)合的免疫選擇算子,提高算法尋找PIDNN連接權(quán)值最優(yōu)值的能力。仿真所需的化學(xué)計(jì)量系數(shù)和動力學(xué)參數(shù)采用活性污泥模型參數(shù)估計(jì)值,仿真結(jié)果表明,該方法對污水生化處理系統(tǒng)具有很好的解耦能力和控制品質(zhì)。 5.針對污水處理過程運(yùn)行費(fèi)用最優(yōu)控制問題,以污泥排放量和溶解氧濃度作為控制變量,以剩余污泥處理、污泥回流與供氣三者的運(yùn)行費(fèi)用之和作為性能指標(biāo),以有機(jī)物排放總量和出水水質(zhì)作為約束條件,提出了一種新型免疫算法求解污水處理過程運(yùn)行費(fèi)用的最優(yōu)值。新型免疫算法將變尺度方法引入到高斯變異和柯西變異中,設(shè)計(jì)了一種變尺度混合變異算子,提高了算法的搜索效率,并對該算法的收斂性、穩(wěn)定性和時(shí)間復(fù)雜度進(jìn)行了分析。將新型免疫算法與基本免疫算法和遺傳算法進(jìn)行比較,仿真結(jié)果表明,新型免疫算法的收斂速度最快,搜索到的運(yùn)行費(fèi)用最優(yōu)值的次數(shù)最多,運(yùn)行費(fèi)用平均值和方差最小。 【關(guān)鍵詞】：污水處理系統(tǒng) 異常數(shù)據(jù)檢測 參數(shù)估計(jì) 解耦控制 最優(yōu)控制 免疫算法 支持向量回歸機(jī) PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：X703;TP18
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第一章 緒論13-31
• 1.1 研究背景和意義13-14
• 1.2 污水處理包含的問題及研究現(xiàn)狀14-22
• 1.2.1 污水處理系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)檢測16-17
• 1.2.2 污水處理系統(tǒng)出水水質(zhì)預(yù)測17
• 1.2.3 活性污泥模型參數(shù)估計(jì)17-19
• 1.2.4 污水處理系統(tǒng)解耦控制19-20
• 1.2.5 污水處理過程最優(yōu)控制20-22
• 1.3 免疫算法22-28
• 1.3.1 免疫系統(tǒng)的機(jī)理22-24
• 1.3.2 負(fù)向選擇算法24-26
• 1.3.3 克隆選擇算法26-28
• 1.4 論文的研究工作和內(nèi)容安排28-31
• 第二章 基于改進(jìn)實(shí)值負(fù)向選擇算法的污水異常數(shù)據(jù)檢測31-40
• 2.1 引言31-32
• 2.2 實(shí)值負(fù)向選擇算法存在的問題32-33
• 2.3 改進(jìn)的實(shí)值負(fù)向選擇算法33-36
• 2.3.1 算法流程33-34
• 2.3.2 算法性能測試34-36
• 2.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析36-38
• 2.5 本章小結(jié)38-40
• 第三章 基于免疫優(yōu)化多輸出LS-SVRM 的出水水質(zhì)預(yù)測40-54
• 3.1 引言40-41
• 3.2 出水水質(zhì)的主要影響因素41-42
• 3.3 免疫優(yōu)化的多輸出LS-SVRM42-49
• 3.3.1 SVM42-45
• 3.3.2 SVRM45-47
• 3.3.3 多輸出LS-SVRM 的優(yōu)化47-49
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析49-53
• 3.5 本章小結(jié)53-54
• 第四章 基于改進(jìn)免疫算法的活性污泥模型參數(shù)估計(jì)54-67
• 4.1 引言54-55
• 4.2 活性污泥模型在應(yīng)用中存在的問題55
• 4.3 改進(jìn)的免疫算法55-63
• 4.3.1 改進(jìn)思路55-56
• 4.3.2 周期變異算子設(shè)計(jì)56
• 4.3.3 免疫選擇算子設(shè)計(jì)56-57
• 4.3.4 算法流程及收斂性分析57-59
• 4.3.5 算法性能測試59-63
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析63-65
• 4.5 本章小結(jié)65-67
• 第五章 基于免疫優(yōu)化PIDNN 的污水處理系統(tǒng)解耦控制67-78
• 5.1 引言67-68
• 5.2 氨氮和硝態(tài)氮的耦合問題68-70
• 5.3 免疫優(yōu)化的PIDNN 解耦控制系統(tǒng)70-75
• 5.3.1 PIDNN 解耦控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)70-72
• 5.3.2 PIDNN 權(quán)值優(yōu)化72-73
• 5.3.3 控制系統(tǒng)的穩(wěn)定條件73-75
• 5.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析75-77
• 5.5 本章小結(jié)77-78
• 第六章 基于新型免疫算法的污水處理過程最優(yōu)控制78-91
• 6.1 引言78-79
• 6.2 污水處理過程最優(yōu)控制的數(shù)學(xué)模型79-83
• 6.2.1 適合于控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的簡化模型79-80
• 6.2.2 狀態(tài)方程的建立80-81
• 6.2.3 性能指標(biāo)的建立81-83
• 6.3 新型免疫算法83-87
• 6.3.1 變尺度混合變異算子設(shè)計(jì)83-84
• 6.3.2 算法流程及性能分析84-87
• 6.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析87-90
• 6.5 本章小結(jié)90-91
• 結(jié)論91-94
• 參考文獻(xiàn)94-110
• 攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果110-113
• 致謝113-114
• 附件114

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免疫算法及核聚類人工免疫網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究    葛紅

免疫進(jìn)化計(jì)算理論及應(yīng)用    王磊

基于免疫算法的汽車主動懸架控制技術(shù)研究    宋曉琳

擬生態(tài)系統(tǒng)算法及其在工業(yè)過程控制中的應(yīng)用    李艷君

群集智能計(jì)算和多智能體技術(shù)及其在電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行中的應(yīng)用研究    趙波

基于免疫算法的配電網(wǎng)電容器優(yōu)化配置    李子韻

基于免疫算法的物流配送VRP研究    東方

仿生算法在第三代移動通信多用戶檢測中的應(yīng)用    張志偉

制造車間生產(chǎn)調(diào)度及其算法研究    原進(jìn)凱

混合語音信號盲分離的算法研究    賈凡

基于人工免疫原理的郵件過濾系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)    胡德昆

基于免疫算法的物流配送車輛優(yōu)化調(diào)度研究    閆旺

免疫微粒群算法的研究    胡春霞

基于免疫算法的混合智能系統(tǒng)在異常檢測中的應(yīng)用研究    夏潔

求解作業(yè)調(diào)度問題優(yōu)化算法的研究    劉明