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污水處理過程節(jié)能優(yōu)化控制方法的研究

發(fā)布時(shí)間:2017-09-07 12:28

  本文關(guān)鍵詞:污水處理過程節(jié)能優(yōu)化控制方法的研究


  更多相關(guān)文章: 污水處理 ASM1 BSM1 能耗特征模型 優(yōu)化控制


【摘要】:污水處理過程是一個(gè)變量繁多,具有大時(shí)變、大時(shí)滯特點(diǎn)的動(dòng)態(tài)非線性生化反應(yīng)過程,對(duì)污水進(jìn)行有效處理已成為當(dāng)今世界為解決水環(huán)境問題的重要議題。為了提高污水處理裝置運(yùn)行效率、保證出水質(zhì)量、降低運(yùn)行費(fèi)用,研究新型的智能優(yōu)化控制方法來實(shí)現(xiàn)節(jié)能達(dá)標(biāo)的目標(biāo),是當(dāng)前污水處理行業(yè)的發(fā)展趨勢。 論文基于BSM1模型提出了一種污水處理過程多變量回路控制策略,建立了一種能夠直接表達(dá)出水水質(zhì)與能耗關(guān)系的能耗特征模型,設(shè)計(jì)了一種預(yù)測優(yōu)化控制方法,以實(shí)現(xiàn)污水處理節(jié)能降耗,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其研究工作的可行性和有效性。論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)概括如下: 1、在深入分析活性污泥法的數(shù)學(xué)模型ASM1和基準(zhǔn)仿真模型BSM1的基礎(chǔ)上,建立了BSM1仿真平臺(tái),并于MATLAB環(huán)境下實(shí)現(xiàn)可視化運(yùn)行。同時(shí)提出了一種污水處理多變量回路控制策略,該策略基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)控制器,并應(yīng)用到建立的BSM1平臺(tái)上,實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,相較于傳統(tǒng)PID控制、前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制,該回路控制策略具有更優(yōu)的自適應(yīng)性、魯棒性和穩(wěn)定性。 2、針對(duì)污水處理過程難沒有水質(zhì)和能耗間關(guān)系表達(dá)的問題,提出了一種污水處理過程能耗特征模型。首先通過系統(tǒng)分析出水評(píng)價(jià)指標(biāo)、能耗影響指標(biāo)及其分別與ASM1各組分間的組成關(guān)系,挖掘出能耗與出水水質(zhì)的內(nèi)部聯(lián)系,從而設(shè)計(jì)了一種基于擴(kuò)展Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型建模方法,實(shí)現(xiàn)了能耗特征模型的建立。仿真結(jié)果表明,污水處理過程能耗特征模型(EENN-ECM)能直接的實(shí)時(shí)精確的表達(dá)出水水質(zhì)和能耗的關(guān)系,填補(bǔ)了污水處理過程能耗通用模型的空白。 3、為解決污水處理過程能耗較高的問題,提出了一種基于EENN-ECM的節(jié)能優(yōu)化控制策略。該策略基于A/O脫氮工藝首先對(duì)污水處理過程生物脫氮機(jī)理進(jìn)行分析,,進(jìn)而確定對(duì)生化反應(yīng)池的溶解氧濃度、混合液懸浮固體濃度和硝態(tài)氮濃度實(shí)施控制優(yōu)化,然后設(shè)計(jì)出一種預(yù)測控制方法,建立了一套完整的優(yōu)化控制系統(tǒng)架構(gòu),最后應(yīng)用于污水處理過程中。實(shí)驗(yàn)表明,該優(yōu)化控制策略能夠?qū)崿F(xiàn)底層控制器設(shè)定值的動(dòng)態(tài)優(yōu)化,有效降低能耗。
【關(guān)鍵詞】:污水處理 ASM1 BSM1 能耗特征模型 優(yōu)化控制
【學(xué)位授予單位】:北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類號(hào)】:X703
【目錄】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-7
  • 目錄7-9
  • 第1章 緒論9-21
  • 1.1 論文的課題背景及研究意義9-11
  • 1.1.1 課題背景9-10
  • 1.1.2 研究意義10-11
  • 1.2 活性污泥法污水處理過程模型研究現(xiàn)狀11-13
  • 1.2.1 機(jī)理模型的發(fā)展過程及現(xiàn)狀11-13
  • 1.2.2 智能模型的發(fā)展現(xiàn)狀13
  • 1.3 污水處理過程的優(yōu)化控制現(xiàn)狀13-18
  • 1.3.1 污水處理過程概述13-14
  • 1.3.2 常見的活性污泥過程影響因素14-16
  • 1.3.3 污水處理優(yōu)化控制方法的研究現(xiàn)狀16-18
  • 1.4 課題來源18
  • 1.5 研究內(nèi)容與章節(jié)安排18-21
  • 第2章 污水處理過程機(jī)理模型分析21-41
  • 2.1 活性污泥法 ASM1 模型描述21-26
  • 2.2 BSM1 模型結(jié)構(gòu)26-31
  • 2.2.1 生化反應(yīng)池模型27-28
  • 2.2.2 二沉池模型28-30
  • 2.2.3 性能評(píng)價(jià)指標(biāo)30-31
  • 2.3 BSM1 模型仿真31-32
  • 2.4 多變量回路控制的污水處理過程能耗分析32-39
  • 2.4.1 控制變量與控制結(jié)構(gòu)的描述33-34
  • 2.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計(jì)34
  • 2.4.3 仿真結(jié)果與對(duì)比試驗(yàn)分析34-39
  • 2.5 本章小結(jié)39-41
  • 第3章 基于 EENN 的污水處理過程能耗特征模型研究41-57
  • 3.1 污水處理過程能耗模型機(jī)理分析41-45
  • 3.1.1 出水水質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)分析42-43
  • 3.1.2 能耗影響指標(biāo)分析43-44
  • 3.1.3 兩者關(guān)聯(lián)分析44-45
  • 3.2 擴(kuò)展的 Elman 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)45-50
  • 3.2.1 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)46-47
  • 3.2.2 擴(kuò)展 Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)47-49
  • 3.2.3 網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法49-50
  • 3.3 基于擴(kuò)展 Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能耗模型建模50-55
  • 3.3.1 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)51-52
  • 3.3.2 建模數(shù)據(jù)來源52-53
  • 3.3.3 仿真結(jié)果與分析53-55
  • 3.4 本章小結(jié)55-57
  • 第4章 基于能耗特征模型的節(jié)能優(yōu)化控制57-77
  • 4.1 預(yù)測控制的基本概念及原理57-59
  • 4.2 污水生物脫氮技術(shù)介紹59-62
  • 4.2.1 生物脫氮機(jī)理59-61
  • 4.2.2 污水生物脫氮工藝61
  • 4.2.3 A/O 脫氮工藝流程61-62
  • 4.3 基于 EENN-ECM 的污水處理過程預(yù)測優(yōu)化控制62-70
  • 4.3.1 優(yōu)化問題的描述62-66
  • 4.3.2 性能指標(biāo)函數(shù)的建立66-68
  • 4.3.3 預(yù)測優(yōu)化控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)68-70
  • 4.4 仿真實(shí)驗(yàn)與分析70-75
  • 4.5 本章小結(jié)75-77
  • 結(jié)論與展望77-79
  • 參考文獻(xiàn)79-83
  • 附錄83-85
  • 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文85-87
  • 致謝87

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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9 喬俊飛;韓紅桂;;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)優(yōu)化設(shè)計(jì)的分析與展望[J];控制理論與應(yīng)用;2010年03期

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本文編號(hào):809564

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