遗传算法和神经网络在污水处理控制及监测系统中的应用研究

【摘要】： 论文的研究工作是以重庆市某活性污泥污水处理厂为背景展开的。 活性污泥污水处理法是世界各国普遍采用的一种污水处理的生物方法。它是一类典型的复杂过程,而复杂过程的优化控制一直是控制领域的研究热点。就目前来说,PID控制依然是活性污泥污水处理系统中应用最广泛的控制手段。PID调节性能主要依靠其参数的正确合适的选择。而由于污水处理过程有诸多不确定因素,导致PID参数的整定不仅费时费力,而且随着污水处理系统本身的变化,其控制性能也经常不能令人满意;另一方面,由于活性污泥这一生物处理方法的特殊性,使得活性污泥污水处理过程的诸多水质参数(特别是最能反映污水处理效果好坏的BOD)不能在线实时检测,不能及时有效地指导污水处理系统的运行。本文正是针对活性污泥法污水处理过程的控制及水质监测中存在的问题,在深入分析现有资料及前人研究成果的基础上,作了如下几方面工作: 首先,通过对污水处理系统模型的研究,以污水处理系统的实际情况为基础,建立了一个新的变参数活性污泥污水处理过程的控制模型,并将该模型应用于本论文的控制研究当中; 其次,在分析变参数活性污泥污水处理系统模型的稳定性及可控性基础上,应用现代控制理论的知识,给出了基于状态反馈的系统稳定控制方法; 再次,针对变参数活性污泥污水处理系统的PID控制中PID各参数整定困难,使控制系统的控制精度、稳定性及可靠性不能得到保障等情况,提出了应用遗传算法来对PID参数进行优化,从而实现系统的高精度稳定可靠运行; 最后,针对活性污泥污水处理系统中出水关键水质参数BOD难以在线测量的问题,提出了用基于遗传算法优化权值的神经网络来对BOD进行软测量,实现了污水处理过程水质的在线检测。 论文将遗传算法和神经网络应用于活性污泥污水处理过程中,无论在学术研究方面,还是在工程应用方面,都具有一定的参考价值。 【关键词】：污水处理过程 过程建模 性能分析 遗传算法 人工神经网络
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：X703
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 1 绪论7-11
• 1.1 课题背景及研究意义7-8
• 1.2 污水处理控制系统现状8-9
• 1.3 污水处理检测系统现状9
• 1.4 本文所完成的主要工作9-11
• 2 活性污泥污水处理系统概述11-20
• 2.1 城镇污水处理技术11
• 2.2 活性污泥污水处理系统11-15
• 2.2.1 活性污泥法的基本流程及原理12-13
• 2.2.2 活性污泥系统的主要工艺参数13-14
• 2.2.3 污水处理控制策略分析14-15
• 2.3 活性污泥污水处理系统模型的发展15-16
• 2.4 国外活性污泥数学模型的研究和应用16-18
• 2.5 国内活性污泥数学模型的研究和应用18-19
• 2.6 本章小结19-20
• 3 活性污泥污水处理系统模型的建立与分析20-32
• 3.1 活性污泥污水处理系统模型的建立20-23
• 3.1.1 模型转换21
• 3.1.2 可行性分析21-22
• 3.1.3 建立变参数系统模型22-23
• 3.2 稳定性分析23-24
• 3.3 可控性分析24-25
• 3.3.1 理论基础24-25
• 3.3.2 可控性分析25
• 3.4 状态反馈控制设计25-31
• 3.4.1 状态反馈设计理论及方法25-30
• 3.4.2 状态反馈控制设计30-31
• 3.5 本章小结31-32
• 4 基于遗传算法的 PID 参数整定的实现32-43
• 4.1 PID 参数整定问题的提出32-33
• 4.1.1 PID 各参数对系统控制特性的影响32
• 4.1.2 污水处理PID 控制系统参数整定存在的问题分析32-33
• 4.2 遗传算法33-36
• 4.2.1 遗传算法基本概念33-34
• 4.2.2 遗传算法的设计与实现34-36
• 4.3 遗传算法对PID 参数优化的实现36-42
• 4.3.1 遗传算法优化方案的设计36-38
• 4.3.2 仿真结果与分析38-42
• 4.4 本章小结42-43
• 5 基于 GABP 神经网络的 BOD 软测量的实现43-60
• 5.1 软测量技术43-44
• 5.1.1 软测量技术概述43
• 5.1.2 软测量基本方法43-44
• 5.2 人工神经网络44-52
• 5.2.1 人工神经网络概述44-45
• 5.2.2 BP 神经网络45-51
• 5.2.3 遗传算法在神经网络中的应用51-52
• 5.3 基于GABP 神经网络的BOD 软测量模型实现52-59
• 5.3.1 数据来源与数据预处理52-53
• 5.3.2 确定辅助变量和神经网络结构53
• 5.3.3 GABP 算法53-55
• 5.3.4 仿真结果与分析55-59
• 5.4 本章小结59-60
• 6 结论与展望60-62
• 6.1 论文总结60
• 6.2 后续工作及展望60-62
• 致谢62-63
• 参考文献63-66
• 附录66-69
• 1. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录66-67
• 2. 第4章GA算法适应度函数程序67-69
• 3. 第5章GABP算法适应度函数程序69

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