基于差分進(jìn)化算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在污水處理中的應(yīng)用研究

【摘要】：活性污泥法是現(xiàn)代城市污水處理中最常用的方法,它是利用污泥中微生物的生命活動(dòng)來(lái)清除污水中污染物質(zhì)。由于在污水處理過(guò)程中進(jìn)水的水質(zhì)參數(shù)變化劇烈,微生物生長(zhǎng)過(guò)程復(fù)雜,使得該過(guò)程具有多變量、強(qiáng)耦合、非線性、不確定和大滯后等特點(diǎn),這是導(dǎo)致其建模和控制水平的相對(duì)落后主要原因。為了提高污水處理的出水水質(zhì)、降低處理能耗、保證處理系統(tǒng)的平穩(wěn)高效運(yùn)作,進(jìn)行污水處理過(guò)程的智能建模與智能控制方法研究具有重要的理論和實(shí)際意義,并且可以為其它強(qiáng)耦合、大滯后、非線性的復(fù)雜系統(tǒng)建模與控制問(wèn)題提供有效的借鑒。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fuzzy Neural Network,FNN)融合了模糊推理的知識(shí)表達(dá)能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力,在自適應(yīng)控制、非線性系統(tǒng)辨識(shí)和模式識(shí)別等許多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)包括網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)辨識(shí)和參數(shù)辨識(shí),傳統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法在進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)時(shí),常常采用BP算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,但是BP算法容易陷入局部極值,存在固有的缺陷。鑒于此種方法存在的不足,本文提出了差分進(jìn)化結(jié)合BP的混合算法(DEBP)算法,可以較好的優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)。 本文在深入分析已有的研究成果基礎(chǔ)上,通過(guò)DEBP算法對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化并將其應(yīng)用于活性污泥法污水處理出水水質(zhì)BOD軟測(cè)量和溶解氧濃度的智能控制上。主要研究工作如下： 1.概述了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、差分進(jìn)化算法和BP算法,提出差分進(jìn)化算法結(jié)合BP的混合算法,分析該算法的運(yùn)行過(guò)程,用該算法測(cè)試四組測(cè)試函數(shù),與單純的差分進(jìn)化算法的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行比較,仿真結(jié)果表明DEBP算法的有效性和泛化能力。通過(guò)對(duì)帶延時(shí)環(huán)節(jié)的二階系統(tǒng)進(jìn)行仿真控制,結(jié)果表明了基于DEBP算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效性。 2.在深入分析活性污泥法污水處理機(jī)理的基礎(chǔ)上,運(yùn)用該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了污水處理過(guò)程的出水水質(zhì)預(yù)測(cè)模型,仿真結(jié)果說(shuō)明了該模型的有效性,通過(guò)數(shù)據(jù)分析,證明了該模型具有良好的性能。 3.運(yùn)用該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的控制器,對(duì)污水處理過(guò)程中的溶解氧濃度進(jìn)行控制,仿真表明了該控制器的有效性和良好性能。 本文的研究工作對(duì)我國(guó)污水處理的智能建模和智能控制方法的研究具有一定的借鑒意義。 【關(guān)鍵詞】：污水處理 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能控制 差分進(jìn)化 溶解氧 軟測(cè)量
【學(xué)位授予單位】：華東理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TU992.3;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 引言9
• 1.2 污水處理過(guò)程的建模及自動(dòng)控制現(xiàn)狀9-15
• 1.2.1 城市污水處理工藝簡(jiǎn)介10
• 1.2.2 污水處理過(guò)程的軟測(cè)量建模現(xiàn)狀10-12
• 1.2.3 污水處理過(guò)程溶解氧濃度的控制方法現(xiàn)狀12-15
• 1.3 本文主要工作15-17
• 第2章 活性污泥法污水處理過(guò)程的數(shù)學(xué)模型及BSM1基準(zhǔn)仿真平臺(tái)17-29
• 2.1 活性污泥法污水處理系統(tǒng)17-18
• 2.2 活性污泥系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)18-21
• 2.2.1 活性污泥法的重要工藝參數(shù)18-19
• 2.2.2 活性污泥法的重要水質(zhì)參數(shù)19-20
• 2.2.3 污水排放的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)20-21
• 2.3 污水處理過(guò)程的生化反應(yīng)池模型21-27
• 2.3.1 活性污泥模型——ASM121-24
• 2.3.2 生化反應(yīng)池的平衡方程24-27
• 2.4 BSM1基準(zhǔn)仿真平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)27-28
• 2.5 本章小結(jié)28-29
• 第3章 基于DEBP算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究29-46
• 3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)29-31
• 3.1.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在控制領(lǐng)域的應(yīng)用29-30
• 3.1.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)30-31
• 3.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)優(yōu)化算法31-34
• 3.2.1 差分進(jìn)化算法31-33
• 3.2.2 BP算法33-34
• 3.3 DEBP算法34-36
• 3.4 仿真實(shí)驗(yàn)36-44
• 3.4.1 DEBP算法優(yōu)化能力仿真36-39
• 3.4.2 基于DEBP的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器仿真39-44
• 3.5 本章小結(jié)44-46
• 第4章 基于DEBP算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在BOD軟測(cè)量中的應(yīng)用46-56
• 4.1 軟測(cè)量技術(shù)46-47
• 4.2 樣本數(shù)據(jù)來(lái)源和預(yù)處理47-48
• 4.2.1 樣本數(shù)據(jù)來(lái)源47
• 4.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理47-48
• 4.3 PCA算法及輔助變量的確立48-51
• 4.3.1 主元分析的概述49
• 4.3.2 主元分析算法49-50
• 4.3.3 輔助變量的確立50-51
• 4.4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟測(cè)量模型51-52
• 4.4.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)51
• 4.4.2 模型的離線訓(xùn)練51-52
• 4.4.3 在線校正模型52
• 4.4.4 BOD軟測(cè)量流程52
• 4.5 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析52-55
• 4.6 本章小結(jié)55-56
• 第5章 基于DEBP算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的溶解氧濃度控制56-67
• 5.1 控制變量的選取56
• 5.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計(jì)56-60
• 5.2.1 FNN控制器的設(shè)計(jì)57-58
• 5.2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法58-60
• 5.3 基于BSM1模型的溶解氧濃度控制60-66
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析66
• 5.5 本章小結(jié)66-67
• 第6章 結(jié)論與下一步的研究工作67-69
• 6.1 結(jié)論67
• 6.2 下一步研究工作67-69
• 參考文獻(xiàn)69-74
• 致謝74-75
• 作者在攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)成果75

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