基于改進(jìn)多目標(biāo)布谷鳥(niǎo)算法的污水處理過(guò)程優(yōu)化控制研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-19 23:42
水資源的缺乏以及各地層出不窮的水污染事件,使得人們將污水處理放到重要位置。建立污水處理廠對(duì)污水進(jìn)行處理來(lái)凈化水和保護(hù)環(huán)境是一種有效的方式,污水處理過(guò)程具有高非線性、大時(shí)變、大滯后和強(qiáng)耦合等特點(diǎn),使得其控制難度較大,而傳統(tǒng)的控制方法應(yīng)用于污水處理時(shí)存在出水水質(zhì)差、能量消耗大和運(yùn)行成本高等問(wèn)題。因此,研究新型有效的污水處理過(guò)程優(yōu)化控制策略,是緩解生態(tài)環(huán)境惡化,實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗與可持續(xù)發(fā)展的重要舉措。本文針對(duì)污水處理過(guò)程中存在的問(wèn)題,以活性污泥法污水處理基準(zhǔn)仿真模型BSM1為仿真對(duì)象,結(jié)合污水處理過(guò)程的特點(diǎn)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性,提出了基于改進(jìn)多目標(biāo)布谷鳥(niǎo)算法的污水處理優(yōu)化控制方法,實(shí)現(xiàn)污水處理過(guò)程的優(yōu)化控制。論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1.在MATLAB平臺(tái)上建立BSM1模型,然后以BSM1模型為仿真對(duì)象,使用COST提供的入水?dāng)?shù)據(jù)文件模擬仿真不同天氣工況下的污染物濃度和入水流量的動(dòng)態(tài)變化,為后續(xù)的污水生化處理系統(tǒng)控制方案的研究奠定基礎(chǔ)。2.針對(duì)如何確定污水處理過(guò)程中溶解氧和硝態(tài)氮控制器設(shè)定值的問(wèn)題,提出基于改進(jìn)多目標(biāo)布谷鳥(niǎo)算法的污水處理優(yōu)化控制方法。首先,通過(guò)分析污水處理過(guò)程,建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理...
【文章來(lái)源】:蘭州理工大學(xué)甘肅省
【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
013-2014年全國(guó)廢水中氨氮排放量
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于改進(jìn)多目標(biāo)布谷鳥(niǎo)搜索算法的翼型氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 張?chǎng)螏?劉俊,羅世彬. 航空學(xué)報(bào). 2019(06)
[2]城市污水處理過(guò)程模型研究綜述[J]. 喬俊飛,盧超,王磊,韓紅桂. 信息與控制. 2018(02)
[3]污水處理過(guò)程溶解氧濃度的自抗擾控制[J]. 魏偉,左敏,李偉,王小藝,劉載文. 控制理論與應(yīng)用. 2018(01)
[4]污水處理決策優(yōu)化控制[J]. 栗三一,喬俊飛,李文靜,顧錁. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2018(12)
[5]基于約束多目標(biāo)骨干粒子群的污水處理過(guò)程優(yōu)化控制[J]. 周紅標(biāo). 電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2017(09)
[6]污水處理出水BOD區(qū)間預(yù)測(cè)建模[J]. 柴偉,紀(jì)鎬南. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(02)
[7]混合多目標(biāo)骨干粒子群優(yōu)化算法在污水處理過(guò)程優(yōu)化控制中的應(yīng)用[J]. 周紅標(biāo),喬俊飛. 化工學(xué)報(bào). 2017(09)
[8]混沌云模型多目標(biāo)布谷鳥(niǎo)搜索算法[J]. 馬藝元,宋衛(wèi)平,寧愛(ài)平,牛海帆. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(04)
[9]改進(jìn)多目標(biāo)布谷鳥(niǎo)算法的梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度[J]. 楊曉萍,黃瑜珈,黃強(qiáng). 水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2017(03)
[10]基于自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出水總磷預(yù)測(cè)[J]. 喬俊飛,周紅標(biāo). 控制理論與應(yīng)用. 2017(02)
博士論文
[1]污水生化處理系統(tǒng)的智能預(yù)測(cè)及優(yōu)化控制策略研究[D]. 林梅金.華南理工大學(xué) 2015
[2]污水生化處理系統(tǒng)的軟測(cè)量及自適應(yīng)優(yōu)化控制策略研究[D]. 羅隆.華南理工大學(xué) 2014
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理過(guò)程實(shí)時(shí)優(yōu)化控制研究[D]. 韓廣.北京工業(yè)大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于改進(jìn)人工免疫算法的污水處理過(guò)程優(yōu)化研究[D]. 楊文君.蘭州理工大學(xué) 2018
[2]活性污泥過(guò)程關(guān)鍵性問(wèn)題及控制策略研究[D]. 王俊祿.蘭州理工大學(xué) 2018
[3]基于PSO-DE的污水處理系統(tǒng)優(yōu)化控制與實(shí)現(xiàn)[D]. 葛沈浩.浙江工業(yè)大學(xué) 2015
[4]多目標(biāo)布谷鳥(niǎo)搜索算法及其應(yīng)用研究[D]. 李娜.西安工程大學(xué) 2015
[5]污水處理過(guò)程節(jié)能優(yōu)化控制方法的研究[D]. 黃曉琪.北京工業(yè)大學(xué) 2013
本文編號(hào):3352363
【文章來(lái)源】:蘭州理工大學(xué)甘肅省
【文章頁(yè)數(shù)】:68 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
013-2014年全國(guó)廢水中氨氮排放量
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于改進(jìn)多目標(biāo)布谷鳥(niǎo)搜索算法的翼型氣動(dòng)優(yōu)化設(shè)計(jì)[J]. 張?chǎng)螏?劉俊,羅世彬. 航空學(xué)報(bào). 2019(06)
[2]城市污水處理過(guò)程模型研究綜述[J]. 喬俊飛,盧超,王磊,韓紅桂. 信息與控制. 2018(02)
[3]污水處理過(guò)程溶解氧濃度的自抗擾控制[J]. 魏偉,左敏,李偉,王小藝,劉載文. 控制理論與應(yīng)用. 2018(01)
[4]污水處理決策優(yōu)化控制[J]. 栗三一,喬俊飛,李文靜,顧錁. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2018(12)
[5]基于約束多目標(biāo)骨干粒子群的污水處理過(guò)程優(yōu)化控制[J]. 周紅標(biāo). 電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào). 2017(09)
[6]污水處理出水BOD區(qū)間預(yù)測(cè)建模[J]. 柴偉,紀(jì)鎬南. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(02)
[7]混合多目標(biāo)骨干粒子群優(yōu)化算法在污水處理過(guò)程優(yōu)化控制中的應(yīng)用[J]. 周紅標(biāo),喬俊飛. 化工學(xué)報(bào). 2017(09)
[8]混沌云模型多目標(biāo)布谷鳥(niǎo)搜索算法[J]. 馬藝元,宋衛(wèi)平,寧愛(ài)平,牛海帆. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2017(04)
[9]改進(jìn)多目標(biāo)布谷鳥(niǎo)算法的梯級(jí)水電站優(yōu)化調(diào)度[J]. 楊曉萍,黃瑜珈,黃強(qiáng). 水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2017(03)
[10]基于自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出水總磷預(yù)測(cè)[J]. 喬俊飛,周紅標(biāo). 控制理論與應(yīng)用. 2017(02)
博士論文
[1]污水生化處理系統(tǒng)的智能預(yù)測(cè)及優(yōu)化控制策略研究[D]. 林梅金.華南理工大學(xué) 2015
[2]污水生化處理系統(tǒng)的軟測(cè)量及自適應(yīng)優(yōu)化控制策略研究[D]. 羅隆.華南理工大學(xué) 2014
[3]基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理過(guò)程實(shí)時(shí)優(yōu)化控制研究[D]. 韓廣.北京工業(yè)大學(xué) 2014
碩士論文
[1]基于改進(jìn)人工免疫算法的污水處理過(guò)程優(yōu)化研究[D]. 楊文君.蘭州理工大學(xué) 2018
[2]活性污泥過(guò)程關(guān)鍵性問(wèn)題及控制策略研究[D]. 王俊祿.蘭州理工大學(xué) 2018
[3]基于PSO-DE的污水處理系統(tǒng)優(yōu)化控制與實(shí)現(xiàn)[D]. 葛沈浩.浙江工業(yè)大學(xué) 2015
[4]多目標(biāo)布谷鳥(niǎo)搜索算法及其應(yīng)用研究[D]. 李娜.西安工程大學(xué) 2015
[5]污水處理過(guò)程節(jié)能優(yōu)化控制方法的研究[D]. 黃曉琪.北京工業(yè)大學(xué) 2013
本文編號(hào):3352363
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/huanjinggongchenglunwen/3352363.html
最近更新
教材專著