遺傳算法和神經網絡在污水處理控制及監(jiān)測系統(tǒng)中的應用研究

【摘要】： 論文的研究工作是以重慶市某活性污泥污水處理廠為背景展開的。 活性污泥污水處理法是世界各國普遍采用的一種污水處理的生物方法。它是一類典型的復雜過程,而復雜過程的優(yōu)化控制一直是控制領域的研究熱點。就目前來說,PID控制依然是活性污泥污水處理系統(tǒng)中應用最廣泛的控制手段。PID調節(jié)性能主要依靠其參數(shù)的正確合適的選擇。而由于污水處理過程有諸多不確定因素,導致PID參數(shù)的整定不僅費時費力,而且隨著污水處理系統(tǒng)本身的變化,其控制性能也經常不能令人滿意;另一方面,由于活性污泥這一生物處理方法的特殊性,使得活性污泥污水處理過程的諸多水質參數(shù)(特別是最能反映污水處理效果好壞的BOD)不能在線實時檢測,不能及時有效地指導污水處理系統(tǒng)的運行。本文正是針對活性污泥法污水處理過程的控制及水質監(jiān)測中存在的問題,在深入分析現(xiàn)有資料及前人研究成果的基礎上,作了如下幾方面工作: 首先,通過對污水處理系統(tǒng)模型的研究,以污水處理系統(tǒng)的實際情況為基礎,建立了一個新的變參數(shù)活性污泥污水處理過程的控制模型,并將該模型應用于本論文的控制研究當中; 其次,在分析變參數(shù)活性污泥污水處理系統(tǒng)模型的穩(wěn)定性及可控性基礎上,應用現(xiàn)代控制理論的知識,給出了基于狀態(tài)反饋的系統(tǒng)穩(wěn)定控制方法; 再次,針對變參數(shù)活性污泥污水處理系統(tǒng)的PID控制中PID各參數(shù)整定困難,使控制系統(tǒng)的控制精度、穩(wěn)定性及可靠性不能得到保障等情況,提出了應用遺傳算法來對PID參數(shù)進行優(yōu)化,從而實現(xiàn)系統(tǒng)的高精度穩(wěn)定可靠運行; 最后,針對活性污泥污水處理系統(tǒng)中出水關鍵水質參數(shù)BOD難以在線測量的問題,提出了用基于遺傳算法優(yōu)化權值的神經網絡來對BOD進行軟測量,實現(xiàn)了污水處理過程水質的在線檢測。 論文將遺傳算法和神經網絡應用于活性污泥污水處理過程中,無論在學術研究方面,還是在工程應用方面,都具有一定的參考價值。 【關鍵詞】：污水處理過程 過程建模 性能分析 遺傳算法 人工神經網絡
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：X703
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 1 緒論7-11
• 1.1 課題背景及研究意義7-8
• 1.2 污水處理控制系統(tǒng)現(xiàn)狀8-9
• 1.3 污水處理檢測系統(tǒng)現(xiàn)狀9
• 1.4 本文所完成的主要工作9-11
• 2 活性污泥污水處理系統(tǒng)概述11-20
• 2.1 城鎮(zhèn)污水處理技術11
• 2.2 活性污泥污水處理系統(tǒng)11-15
• 2.2.1 活性污泥法的基本流程及原理12-13
• 2.2.2 活性污泥系統(tǒng)的主要工藝參數(shù)13-14
• 2.2.3 污水處理控制策略分析14-15
• 2.3 活性污泥污水處理系統(tǒng)模型的發(fā)展15-16
• 2.4 國外活性污泥數(shù)學模型的研究和應用16-18
• 2.5 國內活性污泥數(shù)學模型的研究和應用18-19
• 2.6 本章小結19-20
• 3 活性污泥污水處理系統(tǒng)模型的建立與分析20-32
• 3.1 活性污泥污水處理系統(tǒng)模型的建立20-23
• 3.1.1 模型轉換21
• 3.1.2 可行性分析21-22
• 3.1.3 建立變參數(shù)系統(tǒng)模型22-23
• 3.2 穩(wěn)定性分析23-24
• 3.3 可控性分析24-25
• 3.3.1 理論基礎24-25
• 3.3.2 可控性分析25
• 3.4 狀態(tài)反饋控制設計25-31
• 3.4.1 狀態(tài)反饋設計理論及方法25-30
• 3.4.2 狀態(tài)反饋控制設計30-31
• 3.5 本章小結31-32
• 4 基于遺傳算法的 PID 參數(shù)整定的實現(xiàn)32-43
• 4.1 PID 參數(shù)整定問題的提出32-33
• 4.1.1 PID 各參數(shù)對系統(tǒng)控制特性的影響32
• 4.1.2 污水處理PID 控制系統(tǒng)參數(shù)整定存在的問題分析32-33
• 4.2 遺傳算法33-36
• 4.2.1 遺傳算法基本概念33-34
• 4.2.2 遺傳算法的設計與實現(xiàn)34-36
• 4.3 遺傳算法對PID 參數(shù)優(yōu)化的實現(xiàn)36-42
• 4.3.1 遺傳算法優(yōu)化方案的設計36-38
• 4.3.2 仿真結果與分析38-42
• 4.4 本章小結42-43
• 5 基于 GABP 神經網絡的 BOD 軟測量的實現(xiàn)43-60
• 5.1 軟測量技術43-44
• 5.1.1 軟測量技術概述43
• 5.1.2 軟測量基本方法43-44
• 5.2 人工神經網絡44-52
• 5.2.1 人工神經網絡概述44-45
• 5.2.2 BP 神經網絡45-51
• 5.2.3 遺傳算法在神經網絡中的應用51-52
• 5.3 基于GABP 神經網絡的BOD 軟測量模型實現(xiàn)52-59
• 5.3.1 數(shù)據來源與數(shù)據預處理52-53
• 5.3.2 確定輔助變量和神經網絡結構53
• 5.3.3 GABP 算法53-55
• 5.3.4 仿真結果與分析55-59
• 5.4 本章小結59-60
• 6 結論與展望60-62
• 6.1 論文總結60
• 6.2 后續(xù)工作及展望60-62
• 致謝62-63
• 參考文獻63-66
• 附錄66-69
• 1. 作者在攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文目錄66-67
• 2. 第4章GA算法適應度函數(shù)程序67-69
• 3. 第5章GABP算法適應度函數(shù)程序69

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