污水處理過程的智能優(yōu)化控制方法研究

【摘要】：活性污泥法是目前應(yīng)用最廣泛的污水生物處理方法,由于微生物生長機(jī)理復(fù)雜,而且進(jìn)水水質(zhì)水量的波動(dòng)很大,使得該過程具有非線性、強(qiáng)耦合、大滯后和不確定性等特點(diǎn),這導(dǎo)致污水處理過程控制非常困難。我國污水處理過程控制水平相對落后,出水水質(zhì)難以保證,能量消耗較大,研究污水處理過程的智能優(yōu)化控制方法具有重要意義。 論文以國際水質(zhì)協(xié)會(huì)(IAWQ)提供的1號(hào)基準(zhǔn)仿真模型(BSM1)為基礎(chǔ),研究了溶解氧控制系統(tǒng)的神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制、脫氮過程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測優(yōu)化控制、基于分工策略的粒子群算法的污水處理過程優(yōu)化控制,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了控制方案的可行性與有效性。主要工作如下: 1、深入研究了活性污泥法污水處理模型BSM1,在Matlab環(huán)境下建立仿真模型并進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證,證明了模型的正確性和可靠性,為控制方法的性能評(píng)價(jià)奠定了基礎(chǔ)。 2、針對污水處理過程溶解氧濃度的控制,設(shè)計(jì)了神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器。該控制器可以在線優(yōu)化權(quán)系數(shù)和增益系數(shù),具有簡單實(shí)用、魯棒性能好、參數(shù)易調(diào)節(jié)等特點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的PID控制相比,當(dāng)進(jìn)水水質(zhì)參數(shù)發(fā)生較大波動(dòng),工況發(fā)生變化時(shí),神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制器具有更優(yōu)越的控制性能。 3、針對污水處理脫氮過程提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測優(yōu)化控制策略。分析了脫氮過程中主要組分之間的相互影響關(guān)系,選擇好氧區(qū)末端溶解氧濃度和缺氧區(qū)末端硝酸氮濃度的設(shè)定值為控制量,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測優(yōu)化策略降低出水氨氮和總氮濃度。 4、考慮到污水處理過程能量消耗過大、運(yùn)行成本居高的問題,提出了一種基于分工策略粒子群算法的優(yōu)化控制方案。綜合考慮出水水質(zhì)、曝氣能耗和泵送能耗,通過動(dòng)態(tài)優(yōu)化底層神經(jīng)元PID控制器的最佳設(shè)定值達(dá)到出水水質(zhì)高、能量消耗少的目的。 論文圍繞污水處理過程的智能優(yōu)化控制問題,研究了神經(jīng)元自適應(yīng)PID、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測優(yōu)化控制、基于粒子群的優(yōu)化控制等控制策略,并仿真驗(yàn)證了其有效性,研究工作對類似的復(fù)雜過程控制問題提供了思路。 【關(guān)鍵詞】：污水處理 活性污泥法 智能控制 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】：2011
【分類號(hào)】：X703
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-19
• 1.1 論文的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 污水處理過程的控制現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 污水處理過程概述11-12
• 1.2.2 污水處理過程控制的研究現(xiàn)狀12-15
• 1.3 課題來源與主要研究內(nèi)容15-19
• 第2章 活性污泥法污水處理的基準(zhǔn)仿真模型19-31
• 2.1 BSM1 的模型結(jié)構(gòu)19-20
• 2.2 生化反應(yīng)池模型20-26
• 2.2.1 模型的假設(shè)20-21
• 2.2.2 模型中的組分及反應(yīng)過程21-23
• 2.2.3 組分的表觀反應(yīng)速率23-25
• 2.2.4 組分的物料平衡方程25-26
• 2.3 二沉池模型26-28
• 2.3.1 模型的假設(shè)26
• 2.3.2 分層沉淀模型26-28
• 2.4 性能評(píng)價(jià)28-29
• 2.5 模型仿真29-30
• 2.6 本章小結(jié)30-31
• 第3章 溶解氧濃度的神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制31-39
• 3.1 神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制31-35
• 3.1.1 神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制的結(jié)構(gòu)32-33
• 3.1.2 神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制的學(xué)習(xí)算法33-34
• 3.1.3 神經(jīng)元自適應(yīng)PID的穩(wěn)定性分析34-35
• 3.2 仿真實(shí)驗(yàn)與分析35-38
• 3.3 本章小結(jié)38-39
• 第4章 脫氮過程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測優(yōu)化控制39-51
• 4.1 A/O脫氮工藝的組分分析39-42
• 4.1.1 機(jī)理分析40
• 4.1.2 控制變量確定40-42
• 4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測優(yōu)化控制42-46
• 4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測優(yōu)化控制結(jié)構(gòu)43-44
• 4.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型44-45
• 4.2.3 優(yōu)化控制的學(xué)習(xí)算法45-46
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)與分析46-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第5章 基于改進(jìn)粒子群算法的優(yōu)化控制51-69
• 5.1 基于BSM1 的優(yōu)化控制問題51-53
• 5.2 標(biāo)準(zhǔn)PSO算法53-57
• 5.2.1 標(biāo)準(zhǔn)PSO及其參數(shù)分析53-55
• 5.2.2 粒子運(yùn)動(dòng)軌跡的分析55-57
• 5.3 基于分工策略的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法57-62
• 5.3.1 種群的分工策略57-59
• 5.3.2 測試函數(shù)與仿真結(jié)果59-62
• 5.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析62-67
• 5.5 本章小結(jié)67-69
• 結(jié)論與展望69-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文75-77
• 致謝77

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