基于RBF模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理過程中DO控制研究

【摘要】：針對(duì)污水處理系統(tǒng)一般在實(shí)際運(yùn)行時(shí)總都面臨著不同的工作日進(jìn)水水質(zhì)復(fù)雜、波動(dòng)大、經(jīng)常超負(fù)荷的情形，要求溶解氧的質(zhì)量濃度不同等問題，設(shè)計(jì)了一種模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，用來控制參數(shù)變化的活性污泥法污水處理系統(tǒng)的溶解氧質(zhì)量濃度。為了實(shí)現(xiàn)達(dá)標(biāo)、穩(wěn)定、高效、低耗的目標(biāo)，對(duì)污水處理過程進(jìn)行智能建模與控制方法研究具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。 首先簡要概述了污水處理過程中常見的控制變量、以及污水處理廠自動(dòng)控制水平和污水處理過程中智能控制的研究現(xiàn)狀，重點(diǎn)介紹了污水處理過程的方法、原理以及靜、動(dòng)態(tài)模型，并結(jié)合微生物增殖動(dòng)力學(xué)和有機(jī)物降解動(dòng)力學(xué)模型，建立了本文被控對(duì)象仿真用數(shù)學(xué)模型。 然后提出控制方案，介紹了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和兩種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)模糊控制的四個(gè)部分，設(shè)計(jì)了與其對(duì)應(yīng)的四層模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并使用K-聚類算法和梯度下降法相結(jié)合的算法作為模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的學(xué)習(xí)算法。 最后對(duì)MATLAB仿真曲線進(jìn)行對(duì)比和分析，可以得到，這種控制方法對(duì)模糊規(guī)則能夠進(jìn)行改進(jìn)，并且能夠動(dòng)態(tài)地對(duì)隸屬函數(shù)進(jìn)行調(diào)整。和傳統(tǒng)的模糊控制方法相比，該控制方法擁有更理想的控制效果，可以使溶解氧的濃度更準(zhǔn)確的達(dá)到期望的要求，同時(shí)該方法的抗干擾能力和魯棒性能都很強(qiáng)。 【關(guān)鍵詞】：活性污泥法 污水處理 K-聚類算法 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 溶解氧
【學(xué)位授予單位】：西安建筑科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：X703;TP183
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 論文的選題背景及意義8
• 1.2 我國污水處理廠自動(dòng)控制水平8-9
• 1.3 污水處理過程中常見控制變量9-10
• 1.4 污水處理中智能控制的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.5 課題來源與主要研究內(nèi)容12-13
• 2 活性污泥法污水處理13-18
• 2.1 污水處理方法13
• 2.2 活性污泥法基本原理13-14
• 2.3 活性污泥法的運(yùn)行方式14-15
• 2.4 曝氣的原理15-17
• 2.5 小結(jié)17-18
• 3 污水處理過程數(shù)學(xué)模型18-38
• 3.1 污水處理過程數(shù)學(xué)模型概述18-25
• 3.2 污水處理數(shù)學(xué)模型作用25-26
• 3.3 活性污泥法仿真數(shù)學(xué)模型的建立26-32
• 3.3.1 微生物增殖動(dòng)力學(xué)模型26-29
• 3.3.2 有機(jī)污染物降解動(dòng)力學(xué)模型29-32
• 3.4 活性污泥污水處理過程仿真數(shù)學(xué)模型的建立32-36
• 3.5 小結(jié)36-38
• 4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)38-57
• 4.1 模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合38
• 4.2 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)38-43
• 4.2.1 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理39-40
• 4.2.2 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法40-43
• 4.3 兩種典型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型43-56
• 4.3.1 基于 Mamdani 模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)43-50
• 4.3.2 基于 Takagi-Sugeno 模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)50-56
• 4.4 小結(jié)56-57
• 5 溶解氧(DO)的模糊 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制57-71
• 5.1 控制方案57
• 5.2 傳統(tǒng)模糊控制器設(shè)計(jì)57-63
• 5.2.1 模糊控制結(jié)構(gòu)57-58
• 5.2.2 模糊控制器設(shè)計(jì)58-60
• 5.2.3 模糊控制仿真研究60-63
• 5.3 模糊 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器設(shè)計(jì)63-64
• 5.4 模糊 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法64-66
• 5.5 模糊 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真研究66-70
• 5.6 小結(jié)70-71
• 6 結(jié)論與展望71-73
• 致謝73-74
• 參考文獻(xiàn)74-78
• 附錄 碩士研究生學(xué)習(xí)階段發(fā)表論文78

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