本文選題：污水處理過程　切入點：能耗　出處：《自動化學(xué)報》2017年06期

【摘要】：針對污水處理過程控制能耗過大和水質(zhì)超標(biāo)嚴(yán)重等問題,本文提出一種基于知識的污水生化處理過程智能優(yōu)化控制方法.該方法通過記憶多目標(biāo)智能優(yōu)化算法的動態(tài)處理信息,建立環(huán)境變量參數(shù)與最優(yōu)解之間的知識模型.優(yōu)化算法利用知識庫中非支配解的引導(dǎo),結(jié)合定向局部區(qū)域?qū)?yōu)以及隨機(jī)全局尋優(yōu)策略,提高了算法的收斂性,獲取了更高質(zhì)量的解.最后基于國際通用平臺BSM1進(jìn)行實驗驗證.結(jié)果表明,與其他優(yōu)化算法相比,該方法能夠在保證出水水質(zhì)的前提下產(chǎn)生更少的能量消耗.
[Abstract]:Aiming at the problems of excessive energy consumption and excessive water quality in wastewater treatment process, a knowledge-based intelligent optimization control method for wastewater biochemical treatment process is proposed in this paper.By memorizing the dynamic information of the multi-objective intelligent optimization algorithm, the knowledge model between the parameters of environmental variables and the optimal solution is established.The optimization algorithm uses the guidance of non-dominated solution in the knowledge base, combined with directed local region optimization and random global optimization strategy, improves the convergence of the algorithm and obtains a higher quality solution.Finally, the experimental verification is carried out based on the international common platform BSM1.The results show that compared with other optimization algorithms, this method can produce less energy consumption on the premise of ensuring the effluent quality.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部;計算智能與智能系統(tǒng)北京市重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61533002) 國家杰出青年科學(xué)基金項目(61225016)資助~~
【分類號】：TP18;X703

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本文編號：1704332