污水處理曝氣池溶解氧智能優(yōu)化控制系統(tǒng)研究

【摘要】：國內(nèi)的污水處理廠基本上采用的都是活性污泥法污水處理工藝,該污水處理過程是利用污泥中微生物的生長、衰減等生命活動(dòng)來清除污水中污染物質(zhì)的一種效率高的方法，此過程是一個(gè)多輸入多輸出動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，具有強(qiáng)耦合、不確定、非線性和大滯后等特點(diǎn)，并且過程建模相當(dāng)困難，傳統(tǒng)的控制方法（如常規(guī)PID控制等）很難達(dá)到理想的控制效果，因此研究智能控制技術(shù)在污水處理中的應(yīng)用具有很重要的現(xiàn)實(shí)意義和很廣闊的應(yīng)用前景。在活性污泥法污水處理過程中，曝氣池中溶解氧的含量是一個(gè)極其重要的指標(biāo)參數(shù)，如果溶解氧濃度控制適當(dāng)，可以直接提高污水處理效果，減小系統(tǒng)的能耗。本文在深入了解大量相關(guān)文獻(xiàn)和已有的研究成果基礎(chǔ)上，針對目前已有的污水處理過程溶解氧控制中存在的問題，做了以下研究工作： (1)對本課題的背景、來源和研究意義進(jìn)行了分析，對污水處理過程的軟測量技術(shù)和智能控制現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。 (2)分析了污水處理系統(tǒng)特征，建立了對污水處理過程一些難以直接測量的重要出水指標(biāo)的最小二乘支持向量機(jī)軟測量模型，并采用微粒子群優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)對最小二乘支持向量機(jī)參數(shù)的尋優(yōu)。 (3)在研究了國際水質(zhì)協(xié)會(huì)提出的活性污泥一號模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)際的污水處理廠情況，建立了反映溶解氧濃度、活性污泥濃度以及底物濃度之間內(nèi)在關(guān)系的簡化的活性污泥數(shù)學(xué)模型。 (4)針對目前溶解氧控制方法存在的問題，設(shè)計(jì)了溶解氧設(shè)定值尋優(yōu)模型和溶解氧最小二乘支持向量機(jī)逆控制系統(tǒng)： ①設(shè)計(jì)了溶解氧設(shè)定值尋優(yōu)模型：根據(jù)不同的進(jìn)水水質(zhì)，建立出水指標(biāo)參數(shù)與各種理化參數(shù)（如進(jìn)水水質(zhì)條件等）的最小二乘支持向量機(jī)軟測量模型，并把在線預(yù)測的出水指標(biāo)參數(shù)作為污水處理系統(tǒng)的反饋信息，使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)優(yōu)化與進(jìn)水水質(zhì)對應(yīng)的溶解氧濃度的設(shè)定值。 ②針對污水處理系統(tǒng)強(qiáng)耦合、非線性、大滯后等特性，建立了最小二乘支持向量機(jī)與PID復(fù)合的逆控制系統(tǒng)對溶解氧進(jìn)行跟蹤控制，詳細(xì)分析并設(shè)計(jì)了控制算法，通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該系統(tǒng)的抗干擾性、適應(yīng)性和魯棒性。 本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于： (1)本文建立了多輸入多輸出最小二乘支持向量機(jī)軟測量模型，實(shí)現(xiàn)了同時(shí)對幾個(gè)變量進(jìn)行預(yù)測的功能。針對目前只能使用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行離線尋優(yōu)的缺點(diǎn)，本文采用了滑動(dòng)矩形窗對被測參數(shù)滾動(dòng)預(yù)報(bào)，實(shí)現(xiàn)了粒子群優(yōu)化算法的在線尋優(yōu)，從而使預(yù)測結(jié)果精度更高。 (2)本文針對污水處理系統(tǒng)溶解氧控制目前大多采用恒定設(shè)定值的情況，建立了溶解氧設(shè)定值動(dòng)態(tài)尋優(yōu)模型，并將最小二乘支持向量機(jī)逆控制系統(tǒng)成功應(yīng)用于溶解氧跟蹤控制中，以達(dá)到對曝氣量的動(dòng)態(tài)優(yōu)化控制，從根本上實(shí)現(xiàn)污水處理系統(tǒng)的節(jié)能降耗。 【關(guān)鍵詞】：污水處理過程 溶解氧 最小二乘支持向量機(jī) 微粒子群算法 智能控制
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號】：X703;TP273
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 課題的背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本課題的研究內(nèi)容13-14
• 第二章 活性污泥法污水處理工藝14-18
• 2.1 污水處理的概念及主要工藝簡介14
• 2.2 活性污泥法污水處理工藝14-15
• 2.3 污水水質(zhì)參數(shù)和排放標(biāo)準(zhǔn)15-18
• 第三章 基于 MIMO-LSSVM 的出水水質(zhì)預(yù)測18-35
• 3.1 最小二乘支持向量機(jī)18-20
• 3.2 粒子群優(yōu)化算法20-23
• 3.2.1 PSO 算法原理20-21
• 3.2.2 PSO 算法的數(shù)學(xué)描述21-23
• 3.3 基于 MIMO-LSSVM 的 BOD、COD 軟測量模型23-27
• 3.3.1 基于微粒子群算法的 LSSVM 參數(shù)選優(yōu)24-25
• 3.3.2 MIMO-LSSVM 在線建模步驟25-27
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)27-34
• 3.4.1 數(shù)據(jù)的預(yù)處理27-30
• 3.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析30-34
• 3.5 本章小結(jié)34-35
• 第四章 曝氣池溶解氧智能優(yōu)化控制35-70
• 4.1 活性污泥系統(tǒng)數(shù)學(xué)建模36-45
• 4.1.1 活性污泥 1 號模型36-41
• 4.1.2 控制變量的選擇41-42
• 4.1.3 簡化的變參數(shù)活性污泥數(shù)學(xué)模型42-45
• 4.2 曝氣池溶解氧設(shè)定值尋優(yōu)模型45-53
• 4.2.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)路46-48
• 4.2.2 融合 PSO 的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)48-50
• 4.2.3 曝氣池溶解氧 DO 設(shè)定值尋優(yōu)步驟50-53
• 4.3 曝氣池溶解氧最小二乘支持向量機(jī)逆控制系統(tǒng)53-59
• 4.3.1 基于 LSSVM 與 PID 復(fù)合的逆控制系統(tǒng)53-58
• 4.3.2 基于 LSSVM 與 PID 復(fù)合的溶解氧逆控制系統(tǒng)58-59
• 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)59-69
• 4.4.1 仿真模型分析59-61
• 4.4.2 仿真實(shí)驗(yàn)61-69
• 4.5 本章小結(jié)69-70
• 第五章 總結(jié)與展望70-72
• 5.1 總結(jié)70
• 5.2 展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-76
• 附錄 A 插圖清單76-77
• 附錄 B 表格清單77-78
• 在學(xué)研究成果78-79
• 致謝79

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