本文選題：智能算法 + 云模型控制�。� 參考：《華南理工大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,城市化和工業(yè)化進(jìn)程不斷加速,在節(jié)能減排的新形勢(shì)下,造紙廢水問(wèn)題已成為影響人民生產(chǎn)、生活和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要問(wèn)題之一。為了加快我國(guó)造紙行業(yè)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型,實(shí)現(xiàn)由粗狂式發(fā)展到可持續(xù)發(fā)展的轉(zhuǎn)變,對(duì)造紙廢水處理過(guò)程特別是對(duì)厭氧消化處理過(guò)程進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化勢(shì)在必行,這一不僅保證了廢水處理設(shè)備高效穩(wěn)定運(yùn)行,提高處理效率,也對(duì)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。針對(duì)造紙廢水厭氧消化處理過(guò)程,首先,本文較為全面地分析了智能算法在廢水處理過(guò)程中的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀,以及云模型算法(Cloud Model)、遺傳算法-反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GA-BPNN)口快速非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)的基本概念和結(jié)構(gòu)；接著,系統(tǒng)地研究了構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型的思路與方法,將云模型控制器、GA-BPNN預(yù)測(cè)模型和NSGA-Ⅱ多目標(biāo)優(yōu)化模型應(yīng)用于造紙廢水厭氧消化處理多目標(biāo)優(yōu)化過(guò)程中。本論文在對(duì)厭氧消化過(guò)程多目標(biāo)優(yōu)化方面進(jìn)行了一些拓展性和探究性的研究：深入研究了基于NSGA-Ⅱ和GA-BPNN的多目標(biāo)優(yōu)化模型的構(gòu)建與設(shè)計(jì)方案,在實(shí)驗(yàn)室條件下成功地將其應(yīng)用于造紙廢水厭氧消化處理過(guò)程中,為提高我國(guó)造紙廢水處理效率提供參考。主要研究?jī)?nèi)容和結(jié)果如下：1.分析了造紙廢水厭氧消化處理過(guò)程的水質(zhì)特點(diǎn)和處理要求,在實(shí)驗(yàn)室條件下,完成了工控設(shè)備選型與安裝以及組態(tài)構(gòu)建等工作,成功地構(gòu)建了廢水處理自動(dòng)化監(jiān)控系統(tǒng)。2.在分析了廢水處理的酸堿調(diào)節(jié)策略、云模型算法原理和傳統(tǒng)PID控制器的基礎(chǔ)上,探索了云模型控制器的設(shè)計(jì)思路與方法,建立了云模型控制器。采用OPC技術(shù)建立起MATLAB與MCGS組態(tài)軟件間的數(shù)據(jù)通訊,在實(shí)際運(yùn)行中驗(yàn)證了云模型控制器的控制效果,運(yùn)行結(jié)果表明,云模型控制器能夠有效實(shí)現(xiàn)酸堿調(diào)節(jié)。在MATLAB中與傳統(tǒng)PID控制器進(jìn)行仿真對(duì)比,仿真結(jié)果表明云模型控制器控制效果更好。3.在分析了反向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理和結(jié)構(gòu)以及遺傳算法的基礎(chǔ)上,針對(duì)造紙廢水厭氧處理過(guò)程中進(jìn)水COD、pH、溫度和流量與出水COD和產(chǎn)氣量存在的非線性關(guān)系,分別設(shè)計(jì)和建立了出水COD和產(chǎn)氣量BPNN和GA-BPNN預(yù)測(cè)模型。BPNN對(duì)出水COD口產(chǎn)氣量預(yù)測(cè)時(shí)的絕對(duì)誤差分別為61.7742%和10.5959%,均方根誤差分別為447.6696和2.4325,而GA-BPNN對(duì)出水COD和產(chǎn)氣量預(yù)測(cè)時(shí)的絕對(duì)誤差分別為21.7263%和7.6443%,均方根誤差分別為196.0658和2.0094。研究結(jié)果表明,與BPNN預(yù)測(cè)模型相比GA-BPNN預(yù)測(cè)模型的效果更好,更適用于建模。4.在對(duì)比了GA-BPNN和BPNN頁(yè)測(cè)模型預(yù)測(cè)效果之后,分析了快速非支配排序遺傳算法(NSGA-II)原理,將建立好的出水COD預(yù)測(cè)模型和產(chǎn)氣量預(yù)測(cè)模型與NSGA-II算法相結(jié)合,構(gòu)建出多目標(biāo)智能優(yōu)化模型并將其應(yīng)用于造紙廢水厭氧處理的多目標(biāo)優(yōu)化。研究結(jié)果表明,該模型具有良好的優(yōu)化能力能夠?qū)崿F(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化,優(yōu)化結(jié)果可以為廢水厭氧消化過(guò)程中的設(shè)計(jì)和工藝操作提供參考,同樣這種使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與快速非支配排序遺傳算法相結(jié)合的方法也可用于解決其他多目標(biāo)優(yōu)化間題。
[Abstract]:With the rapid development of China ' s economy , the urbanization and the industrialization process are accelerating , the problem of papermaking wastewater has become one of the most important problems affecting people ' s production , life and economic development under the new situation of energy saving and emission reduction .
In this paper , we have studied the construction and design scheme of the multi - objective optimization model based on NSGA - 鈪，

本文編號(hào)：1807215