仿人智能控制在SBR污水处理系统中的研究与应用

【摘要】：序列式活性污泥污水处理法(SBR)具有工艺简单、基建和运行费用低、自动化程度高等优势，适用于当前阶段城市污水处理事业的发展。SBR法中反应工序是污水处理过程最为重要的阶段，在该阶段内微生物生长和污染物的降解依赖于曝气池内溶解氧（DO）浓度的大小，对DO浓度的控制直接影响污水的出水水质和能量损耗。因此，文中将DO浓度作为被控量，基于仿人智能控制原理设计了一种智能控制器以实现对SBR法污水处理系统的控制；其次，针对改进HSIC控制器参数难以整定和优化问题，提出了一种改进的粒子群算法，完成了对所设计控制器参数的整定，并在Matlab环境下对受控系统进行了仿真控制实验。仿真结果表明，所设计的控制器具有良好的控制品质。文中完成的研究工作有以下几个方面： ①分析了SBR法污水处理工艺，建立了污水处理系统的数学模型，并通过对所建立模型的仿真控制，验证了对DO浓度控制的合理性； ②介绍了仿人智能控制的基本原理，在其原型算法基础上剖析了算法的基本智能属性，并讨论了仿人智能控制器的设计过程； ③介绍了粒子群算法的基本原理，并借鉴遗传算法中操作因子的特性，提出了一种具有遗传思想的改进粒子群算法。在Matlab环境下，通过对四种标准函数的仿真实验测试，验证了改进算法的优越性； ④针对传统PID控制对非线性，强耦合控制系统控制效果不佳，设计了一种改进的PID控制器和一种改进的HSIC控制器，并利用改进的粒子群算法对所设计控制器的参数整定优化进行了研究，研究表明，整定后的控制器可以满足对受控系统的控制效果； ⑤利用Simulink工具对所设计的两种控制器进行仿真比较研究，仿真实验表明，所设计的仿人智能控制器具有较好的控制品质，且具有可实现性，验证了该控制器既可以保证污水处理的出水水质，又可以实现曝气系统能耗的节省。 【关键词】：污水处理 SBR法 溶解氧浓度 仿人智能控制 粒子群算法
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 1 绪论9-16
• 1.1 课题背景及目标9-11
• 1.2 国内外污水处理研究现状11-13
• 1.2.1 国内研究情况11-12
• 1.2.2 国外研究情况12-13
• 1.3 智能技术在污水处理过程中的应用现状13-14
• 1.4 本文主要研究工作14-15
• 1.5 本章小结15-16
• 2 城市污水处理工艺过程16-28
• 2.1 引言16
• 2.2 城市污水处理方法16
• 2.3 城市污水处理工艺流程16-18
• 2.3.1 城市污水一级处理17
• 2.3.2 城市污水二级处理17-18
• 2.3.3 城市污水三级处理18
• 2.4 SBR 法污水处理工艺介绍18-21
• 2.4.1 SBR 工艺概述18-19
• 2.4.2 SBR 工艺控制方式19-20
• 2.4.3 SBR 法控制参数选择20-21
• 2.5 数学模型建立21-24
• 2.5.1 微生物浓度变化建模21-22
• 2.5.2 有机物去除过程建模22-23
• 2.5.3 溶解氧浓度变化建模23-24
• 2.6 SBR 法工艺仿真24-27
• 2.7 本章小结27-28
• 3 仿人智能控制原理28-33
• 3.1 引言28
• 3.2 仿人智能控制的基本原理28-29
• 3.3 仿人智能控制基本概念29-31
• 3.3.1 特征模型29-30
• 3.3.2 特征记忆、特征辨识与模式识别30
• 3.3.3 多模态控制30-31
• 3.3.4 启发式搜索和直觉推理31
• 3.4 仿人智能控制器设计方法31-32
• 3.4.1 被控对象的简化模型和模型处理31-32
• 3.4.2 仿人智能控制器设计步骤32
• 3.5 本章小结32-33
• 4 粒子群算法的基本原理33-40
• 4.1 引言33
• 4.2 基本粒子群算法33-36
• 4.2.1 算法原理33-34
• 4.2.2 惯性权重 w 的引入34-35
• 4.2.3 压缩因子(Constriction Factor)的引入35
• 4.2.4 算法流程35-36
• 4.3 粒子群算法与其他算法的比较36-37
• 4.3.1 与遗传算法比较36-37
• 4.3.2 与蚁群算法比较37
• 4.4 粒子群算法的改进问题37-38
• 4.5 粒子群优化算法改进的一般原则38-39
• 4.6 本章小结39-40
• 5 具有遗传思想的改进粒子群算法40-51
• 5.1 引言40
• 5.2 具有遗传思想的粒子群算法(GAPSO)40-42
• 5.2.1 遗传算法概述40-41
• 5.2.2 遗传算法的基本步骤41-42
• 5.3 改进的粒子群优化算法42-45
• 5.3.1 惯性权重的非线性递减42-43
• 5.3.2 遗传算子操作的实现43
• 5.3.3 算法流程43-45
• 5.4 改进算法测试与分析45-50
• 5.5 本章小结50-51
• 6 改进 PSO 算法在污水处理仿人智能控制器中的应用与研究51-60
• 6.1 引言51
• 6.2 溶解氧控制模型处理51-52
• 6.3 仿人控制器的设计52-53
• 6.4 改进粒子群算法对控制器参数的优化53-55
• 6.5 实验仿真与分析55-58
• 6.5.1 抗干扰性能分析56
• 6.5.2 鲁棒性能分析56-58
• 6.6 本章小结58-60
• 7 结论60-61
• 致谢61-62
• 参考文献62-66
• 附录66
• A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录66
• B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录66

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