基于ESN的污水處理過(guò)程優(yōu)化控制方法研究

【摘要】：污水處理過(guò)程是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)的生化反應(yīng)過(guò)程，具有高度非線性、變量繁多、大滯后和干擾嚴(yán)重等特征。因此，無(wú)法建立其精確的數(shù)學(xué)模型。傳統(tǒng)的控制方法不能獲得令人滿意的控制效果。為了提高污水處理能力，保證出水水質(zhì)達(dá)標(biāo)，降低操作成本，研究新型的污水處理過(guò)程智能優(yōu)化控制策略不僅具有重要的理論意義，而且非常具有實(shí)際的應(yīng)用價(jià)值。 論文以基準(zhǔn)仿真模型（Benchmark Simulation Model no.1，BSM1）為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了一種污水處理過(guò)程多變量自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制策略，提出了一種基于設(shè)定值優(yōu)化模型的優(yōu)化控制方法，最后建立了一種在線預(yù)測(cè)優(yōu)化控制系統(tǒng)。論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下： 1、深入分析了由歐盟科學(xué)技術(shù)合作組織（COST）和國(guó)際水協(xié)（IWA）合作共同提出的仿真基準(zhǔn)模型BSM1，并在matlab環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了BSM1平臺(tái)的可視化運(yùn)行，為新型控制策略的研究工作奠定了基礎(chǔ)。 2、針對(duì)污水處理過(guò)程高度非線性、大時(shí)變、大滯后等特征，提出了一種基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)（Echo State Network，ESN）的多變量自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制策略。首先，利用ESN建立了預(yù)測(cè)模型，其次設(shè)計(jì)了ESN辨識(shí)器，通過(guò)計(jì)算辨識(shí)器與實(shí)際輸出的差補(bǔ)償建立預(yù)測(cè)模型時(shí)產(chǎn)生的誤差。最后，在BSM1平臺(tái)中與PID、基于BP模型的預(yù)測(cè)控制進(jìn)行了比較，該方法對(duì)溶解氧濃度和硝態(tài)氮濃度具有更高的控制精度。 3、通過(guò)挖掘進(jìn)水流量以及進(jìn)水組分與控制變量設(shè)定值之間的關(guān)系，建立了設(shè)定值優(yōu)化模型。將建立的設(shè)定值優(yōu)化模型作為控制系統(tǒng)的上層，底層采用基于ESN的多變量自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制測(cè)略，實(shí)現(xiàn)了基于設(shè)定值優(yōu)化模型的優(yōu)化控制。該方法不需要復(fù)雜的計(jì)算，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，設(shè)定值優(yōu)化模型能根據(jù)進(jìn)水狀態(tài)產(chǎn)生相應(yīng)的控制變量設(shè)定值，基于設(shè)定值優(yōu)化模型的控制方法能夠在出水達(dá)標(biāo)的前提下降低污水處理過(guò)程能耗。 4、為解決污水處理過(guò)程能耗過(guò)高的問(wèn)題并適應(yīng)污水處理過(guò)程的實(shí)時(shí)性，提出了一種基于ESN的在線預(yù)測(cè)優(yōu)化控制系統(tǒng)。通過(guò)對(duì)各種優(yōu)化算法的研究，設(shè)計(jì)了ESN優(yōu)化控制算法，并應(yīng)用于污水處理過(guò)程中，對(duì)溶解氧濃度和硝態(tài)氮濃度實(shí)施了優(yōu)化控制。實(shí)驗(yàn)表明，該方法能夠動(dòng)態(tài)優(yōu)化底層控制器的設(shè)定值，并降低了能耗。 【關(guān)鍵詞】：污水處理過(guò)程 BSM1 ESN 設(shè)定值優(yōu)化模型 優(yōu)化控制
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：X703
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• 第1章 緒論9-21
• 1.1 課題背景及研究意義9-11
• 1.1.1 課題背景9-10
• 1.1.2 研究意義10-11
• 1.2 活性污泥處理工藝及流程概述11-14
• 1.2.1 活性污泥法污水處理工藝分類11-12
• 1.2.2 活性污泥法污水處理流程概述12-14
• 1.3 污水處理過(guò)程控制的現(xiàn)狀14-17
• 1.3.1 污水處理中控制的影響因素14-15
• 1.3.2 污水處理過(guò)程控制方法的現(xiàn)狀15-17
• 1.4 課題來(lái)源17-18
• 1.5 論文主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)安排18-21
• 第2章 污水處理過(guò)程模型分析21-35
• 2.1 活性污泥 1 號(hào)模型(ASM1)描述21-26
• 2.1.1 ASM1 的描述21-22
• 2.1.2 ASM1 所含的組分22-23
• 2.1.3 ASM1 的 8 個(gè)反應(yīng)過(guò)程23-24
• 2.1.4 ASM1 的 19 個(gè)參數(shù)24-26
• 2.2 BSM1 描述26-31
• 2.2.1 生化池模型26-27
• 2.2.2 二沉池模型27-30
• 2.2.3 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)30-31
• 2.3 污水處理過(guò)程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型31-33
• 2.3.1 數(shù)據(jù)采集及網(wǎng)絡(luò)輸入輸出的確定31-32
• 2.3.2 模型結(jié)構(gòu)算法的選擇和訓(xùn)練檢驗(yàn)32
• 2.3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理過(guò)程建模32-33
• 2.4 小結(jié)33-35
• 第3章 基于 ESN 的污水處理多變量自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制35-47
• 3.1 BSM1 平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)35-36
• 3.2 預(yù)測(cè)控制的原理36-37
• 3.3 污水處理多變量自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制37-42
• 3.3.1 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)介紹37-38
• 3.3.2 預(yù)測(cè)控制器結(jié)構(gòu)描述38-42
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析42-45
• 3.5 小結(jié)45-47
• 第4章 基于 ESN 設(shè)定值優(yōu)化模型的污水處理優(yōu)化控制47-59
• 4.1 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的定義及分析47-49
• 4.2 能耗因子、出水指標(biāo)以及組分的關(guān)系49-51
• 4.3 基于設(shè)定值優(yōu)化模型的控制系統(tǒng)51-53
• 4.3.1 優(yōu)化模型的模型分析52
• 4.3.2 優(yōu)化模型的建立52-53
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析53-56
• 4.5 小結(jié)56-59
• 第5章 基于 ESN 的污水處理過(guò)程在線優(yōu)化控制59-71
• 5.1 優(yōu)化算法簡(jiǎn)介59-61
• 5.2 優(yōu)化問(wèn)題描述61-62
• 5.3 優(yōu)化控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)62-65
• 5.3.1 性能指標(biāo)預(yù)測(cè)模型63-64
• 5.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型64-65
• 5.4 仿真結(jié)果及分析65-70
• 5.5 小結(jié)70-71
• 結(jié)論與展望71-73
• 參考文獻(xiàn)73-77
• 附錄77-79
• 攻讀碩士學(xué)位期間所獲得的研究成果79-81
• 致謝81-82

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