本文選題：污水處理過程　切入點(diǎn)：數(shù)據(jù)驅(qū)動　出處：《電子測量與儀器學(xué)報》2017年09期

【摘要】：為了取得污水處理過程能耗和出水水質(zhì)這對沖突目標(biāo)之間的最佳平衡,提出一種基于約束多目標(biāo)骨干粒子群的污水處理過程智能優(yōu)化控制方法。首先,利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的思想建立能耗和出水水質(zhì)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型;其次,利用帶自適應(yīng)擾動的約束多目標(biāo)骨干粒子群優(yōu)化算法對溶解氧和硝態(tài)氮濃度的設(shè)定值進(jìn)行動態(tài)尋優(yōu),并利用模糊隸屬函數(shù)法設(shè)計智能決策系統(tǒng)用于從Pareto最優(yōu)解集中確定最優(yōu)設(shè)定值;最后,利用模糊邏輯控制器實(shí)現(xiàn)底層跟蹤控制�；趪H基準(zhǔn)平臺BSM1實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,建立的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型能夠有效辨識污水處理過程;同時,所提的多目標(biāo)優(yōu)化控制方法在保證出水水質(zhì)參數(shù)達(dá)標(biāo)前提下,能夠有效地降低污水處理過程的能耗。
[Abstract]:In order to achieve the best balance between energy consumption and effluent quality of wastewater treatment process, an intelligent optimization control method for wastewater treatment process based on constrained multi-objective backbone particle swarm optimization is proposed. The fuzzy neural network prediction model of energy consumption and effluent quality is established by using data-driven idea. Secondly, the dynamic optimization of dissolved oxygen and nitrate concentration is performed by using constrained multi-objective backbone particle swarm optimization algorithm with adaptive disturbance. The intelligent decision system is designed by using fuzzy membership function method to determine the optimal set value from the Pareto optimal solution set. Finally, the fuzzy logic controller is used to realize the bottom tracking control. The experimental results based on the international reference platform BSM1 show that, The established data-driven model can effectively identify the wastewater treatment process, and at the same time, the proposed multi-objective optimization control method can effectively reduce the energy consumption of the wastewater treatment process on the premise that the effluent quality parameters are up to standard.
【作者單位】： 淮陰工學(xué)院自動化學(xué)院;
【基金】：淮安市科技計劃(HAG2014001)資助項(xiàng)目
【分類號】：TP18;X703

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本文編號：1663684