【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,人們對(duì)飲用水水質(zhì)的要求也日益提高,在供水過程中制水企業(yè)如何保證良好水質(zhì)的同時(shí)又能降低制水成本成為水處理行業(yè)的熱門話題。而混凝作為水處理中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),具有非線性、大時(shí)滯、多擾動(dòng)的特點(diǎn),尤其是微渦流混凝過程比傳統(tǒng)混凝工藝具有更加復(fù)雜的水力條件,在工程應(yīng)用中常因混凝劑投加量不準(zhǔn)確而造成藥劑浪費(fèi)和出水水質(zhì)不佳等問題。本文采用函數(shù)擬合構(gòu)建了微渦流混凝投藥數(shù)學(xué)控制模型,并將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法等仿生算法引入微渦流混凝投藥過程,構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微渦流混凝投藥控制模型和基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微渦流混凝投藥控制模型。研究結(jié)果及結(jié)論如下。(1)濁度控制目標(biāo)的確定和建模數(shù)據(jù)的獲取1)進(jìn)行微渦流混凝凈水試驗(yàn),在流量為6.00m3/h、8.00m3/h和10.00m3/h,投藥量變化范圍為16.00～40.00 mg/L時(shí),隨著投藥量增加,出水濁度均呈現(xiàn)先降低后增加的趨勢(shì),在投藥量為30.00 mg/L時(shí)出水濁度達(dá)到最低,為最佳投藥量,且在混凝劑投加量為24.00～36.00mg/L的范圍內(nèi),出水濁度比較穩(wěn)定,基本維持在≤1.00NTU,并確定以此濁度作為投藥控制模型的濁度控制目標(biāo)。2)在混凝劑投加量為24.00～36.00 mg/L的范圍內(nèi),以出水濁度≤1.00 NTU為目標(biāo),調(diào)節(jié)進(jìn)水流量變化范圍為 5.50～10.00m3/h,包括 5.50、6.00、6.50、7.00、7.50、8.00、8.50、9.00、9.50、10.00 m3/h共10個(gè)工況,獲取對(duì)應(yīng)混凝劑投加量下的進(jìn)水流量、進(jìn)水濁度、pH值以及出水濁度,為后續(xù)進(jìn)行微渦流混凝投藥控制模型研究提供了建模參數(shù)和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。(2)微渦流混凝投藥數(shù)學(xué)模型研究采用MATLAB函數(shù)擬合工具箱對(duì)原水流量、pH值、進(jìn)水濁度、出水濁度以及對(duì)應(yīng)的混凝劑投加量五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行函數(shù)擬合,在控制出水濁度目標(biāo)≤1.00NTU的條件下,二階線性函數(shù)擬合發(fā)現(xiàn)四個(gè)指標(biāo)與混凝劑投加量之間存在較為明顯的數(shù)學(xué)關(guān)系,經(jīng)非線性函數(shù)擬合得出了微渦流混凝投藥的數(shù)學(xué)控制模型:y=-23.3469+4.8436 x1+3.7803 x2-0.7377 x3+4.4275 x4-0.0878 x1x2-0.04716 x2x3+0.03687 x2x4-0.1784 x21-0.0486 x22+0.098 x23-5.8705 x24式中,y為混凝劑投加量,mg/L;x1為原水流量,m3/h;x2為進(jìn)水濁度,NTU;x3為原水pH值;x4為出水濁度,NTU。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn),數(shù)學(xué)模型對(duì)投藥量的預(yù)測(cè)誤差介于±2.00 mg/L之間,個(gè)別點(diǎn)誤差突變至3.00 mg/L,誤差較大。(3)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微渦流混凝投藥控制模型研究以原水流量、pH值、進(jìn)水濁度、出水濁度以及對(duì)應(yīng)的混凝劑投加量五個(gè)指標(biāo)為基礎(chǔ),利用經(jīng)驗(yàn)公式確定了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù),通過MATLAB構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微渦流混凝投藥控制模型。經(jīng)誤差分析發(fā)現(xiàn),混凝投藥量預(yù)測(cè)誤差波動(dòng)范圍在±1.00 mg/L之間,說明構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型誤差更小。(4)基于遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微渦流混凝投藥控制模型研究選用遺傳算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,構(gòu)建了基于遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微渦流混凝投藥控制模型。仿真發(fā)現(xiàn),優(yōu)化后模型預(yù)測(cè)誤差介于±0.50 mg/L之間,不存在誤差波動(dòng)較大的點(diǎn),說明優(yōu)化后不但大大提高了 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)精度,同時(shí)也改善了預(yù)測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定程度,優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型比未優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更加優(yōu)越的性能。(5)模型控制效果試驗(yàn)驗(yàn)證將構(gòu)建的微渦流混凝投藥數(shù)學(xué)控制模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型以及遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型投入實(shí)際應(yīng)用,通過微渦流混凝凈水試驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。在分別獲取的30個(gè)樣本中,數(shù)學(xué)模型中存在7個(gè)樣本出水濁度超過了控制目標(biāo)濁度(≤1.00 NTU),占整體23.3%;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中僅2個(gè)樣本出水濁度超過了控制目標(biāo)濁度,占整體6.7%;遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中所有樣本的出水濁度均在控制目標(biāo)濁度以下,不存在超出控制的樣本,說明遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微渦流混凝投藥控制模型的控制效果優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型優(yōu)于數(shù)學(xué)控制模型,對(duì)微渦流混凝投藥過程具有很好的控制作用。
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TU991.2

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本文編號(hào)：2732003