本文關(guān)鍵詞：基于自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理多目標(biāo)模型預(yù)測控制研究

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【摘要】：污水處理過程是一個典型的復(fù)雜流程工業(yè)過程,具有流程工業(yè)過程普遍存在的非線性、強耦合性、不確定性、大時變等特點;尤其是污水處理的進(jìn)水流量和進(jìn)水成分被動接受、生化反應(yīng)過程復(fù)雜多變、過程參數(shù)難以獲取、對象模型不明確等,使得污水處理過程控制非常困難、出水水質(zhì)難以達(dá)標(biāo)、污水處理運行過程耗能嚴(yán)重。因此,圍繞如何保證污水處理平穩(wěn)運行、出水水質(zhì)達(dá)標(biāo)、節(jié)能降耗等關(guān)鍵問題展開研究,探索智能控制方法與技術(shù),對實現(xiàn)污水處理過程的有效控制具有重要的意義。模型預(yù)測控制已廣泛地應(yīng)用于復(fù)雜流程工業(yè)過程,但是由于污水處理過程對象的是一個強非線性系統(tǒng),難以建立其精確的模型,一般的模型預(yù)測控制難以適應(yīng)污水處理控制的需求,無法自適應(yīng)動態(tài)的跟蹤對象的變化,導(dǎo)致控制精度無法保證。為了解決污水處理過程模型難以建立的問題,文中提出了一種非線性模型預(yù)測控制方法,該非線性模型預(yù)測控制方法采用自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立污水處理過程的預(yù)測模型,基于預(yù)測模型實現(xiàn)了污水處理過程溶解氧的精確控制,具有控制精度高,自適應(yīng)能力強的特點。同時,為了達(dá)到污水處理的平穩(wěn)運行的同時降低污水處理過程的能耗,設(shè)計了一種非線性多目標(biāo)模型預(yù)測控制方法,完成了溶解氧和硝態(tài)氮等重要控制變量的控制,保證了污水處理過程的穩(wěn)定運行,達(dá)到了出水水質(zhì)達(dá)標(biāo)和節(jié)能降耗的目的。論文主要研究工作和創(chuàng)新點如下:1.污水處理過程預(yù)測模型研究;針對污水處理控制中對象模型難以建立的問題,提出一種基于自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理過程預(yù)測模型,其能夠建立準(zhǔn)確的對象模型,并提供精確的預(yù)測值,確保控制器準(zhǔn)確的跟蹤未來軌跡。提出的自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SOA-SOFNN)預(yù)測模型可以并發(fā)優(yōu)化過程參數(shù)和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。首先,網(wǎng)絡(luò)利用具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的二階算法調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),該算法保證了網(wǎng)絡(luò)的收斂性和尋優(yōu)的精度;然后,通過網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)和基于相對重要性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)活躍性指標(biāo)對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行動態(tài)調(diào)整,并通過網(wǎng)絡(luò)補償保證網(wǎng)絡(luò)的收斂性,以提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力;以上設(shè)計都是為增加模型識別污水處理過程特征的能力。最后對預(yù)測模型的收斂性進(jìn)行了證明。該預(yù)測模型為污水處理過程中的數(shù)據(jù)預(yù)測提供了可靠的手段。2.污水處理過程非線性模型預(yù)測控制方法研究;針對活性污泥法過程中溶解氧控制的必要性,以及控制手段單一,缺乏自適應(yīng)能力的問題,提出了基于自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性模型預(yù)測控制方法(SOA-SOFNN-MPC),該模型具有極好的非線性解決能力和自適應(yīng)能力。其可以通過網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)調(diào)整來自適應(yīng)跟蹤污水處理系統(tǒng),動態(tài)的維持預(yù)測精度,實時跟蹤污水處理的特征。另外,該控制策略的穩(wěn)定性得到了證明。通過在BSM1模型的實際應(yīng)用,不僅有效的提高了溶解氧的控制精度,避免了溶解氧過高過低影響活性污泥的正常反應(yīng),還提高了出水質(zhì)量并且降低了能耗。3.污水處理過程非線性多目標(biāo)模型預(yù)測控制方法;針對污水處理系統(tǒng)多變量、多參數(shù)、強耦合的特點,綜合考慮污水處理過程中的多個控制回路,避免耦合帶來的控制問題,以此來進(jìn)一步提高出水水質(zhì),并降低能耗。解決方案為采用基于自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多目標(biāo)模型預(yù)測控制策略。該控制策略也引入了自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識別對象,并通過多個模型有效的對污水處理系統(tǒng)進(jìn)行解耦,同時采用多目標(biāo)線性規(guī)劃方法(mp-moLP)來進(jìn)行控制器的優(yōu)化。同樣,該方法的穩(wěn)定性也得到了證明,保證了控制策略的可靠性。同時,經(jīng)過BSM1上的驗證,證明了該方法能有效的對溶解氧和硝態(tài)氮實現(xiàn)跟蹤,并且進(jìn)一步改善了污水處理系統(tǒng)的性能。
【關(guān)鍵詞】：污水處理過程 非線性模型預(yù)測控制 非線性多目標(biāo)模型預(yù)測控制 自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)二階算法
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：X703;TP183
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-20
• 1.1 課題背景及研究意義10-12
• 1.1.1 課題背景10-11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 污水處理過程國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 污水處理工藝發(fā)展現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 污水處理控制國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3 課題來源17
• 1.4 研究內(nèi)容及論文安排17-20
• 第2章 污水處理過程控制平臺設(shè)計20-32
• 2.1 污水處理過程特征分析20-23
• 2.1.1 污水處理過程生化反應(yīng)特征20-21
• 2.1.2 污水處理的影響因素21-23
• 2.2 污水處理控制平臺23-24
• 2.3 BSM1基準(zhǔn)仿真平臺24-31
• 2.3.1 BSM1模型生化反應(yīng)池24-28
• 2.3.2 BSM1模型二沉池28-30
• 2.3.3 BSM1模型評價標(biāo)準(zhǔn)30-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第3章 自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型32-50
• 3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析32-33
• 3.2 自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型33-39
• 3.2.1 自適應(yīng)改進(jìn)二階優(yōu)化算法34-36
• 3.2.2 神經(jīng)元的相對重要性評價指標(biāo)36-37
• 3.2.3 基于相對重要性的自組織機(jī)制37-38
• 3.2.4 自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法步驟38-39
• 3.3 自組織模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂性分析39-42
• 3.3.1 結(jié)構(gòu)固定階段39-41
• 3.3.2 結(jié)構(gòu)自組織階段41-42
• 3.4 實驗結(jié)果及結(jié)果分析42-48
• 3.5 本章小結(jié)48-50
• 第4章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溶解氧模型預(yù)測控制50-62
• 4.1 溶解氧的模型預(yù)測控制50-53
• 4.1.1 溶解氧模型預(yù)測控制器設(shè)計51-52
• 4.1.2 溶解氧模型預(yù)測控制器優(yōu)化算法52-53
• 4.1.3 溶解氧模型預(yù)測控制的算法步驟53
• 4.2 溶解氧模型預(yù)測控制穩(wěn)定性分析53-54
• 4.3 實驗結(jié)果及結(jié)果分析54-60
• 4.3.1 SOA-SOFNN建模和評價55-56
• 4.3.2 溶解氧的在線模型預(yù)測控制56-59
• 4.3.3 實驗結(jié)果分析59-60
• 4.4 本章小結(jié)60-62
• 第5章 污水處理多目標(biāo)模型預(yù)測控制62-76
• 5.1 污水多目標(biāo)模型預(yù)測控制結(jié)構(gòu)62-65
• 5.1.1 污水多目標(biāo)模型預(yù)測控制器設(shè)計62-63
• 5.1.2 污水多目標(biāo)模型預(yù)測控制器優(yōu)化算法63-65
• 5.1.3 污水多目標(biāo)模型預(yù)測控制算法步驟65
• 5.2 污水多目標(biāo)模型預(yù)測控制穩(wěn)定性分析65-67
• 5.3 實驗結(jié)果及結(jié)果分析67-73
• 5.3.1 SOA-SOFNN模型預(yù)測67-68
• 5.3.2 非線性多目標(biāo)控制器評價68-72
• 5.3.3 實驗結(jié)果分析72-73
• 5.4 本章小結(jié)73-76
• 結(jié)論與展望76-78
• 參考文獻(xiàn)78-84
• 攻讀碩士學(xué)位期間的成果84
• 攻讀碩士學(xué)位期間所獲獎勵84-86
• 致謝86

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