【摘要】：城市污水處理能夠將污水再生回用,實現(xiàn)淡水資源可持續(xù)利用和良性循環(huán),最大限度地保護水環(huán)境,是現(xiàn)代城市經(jīng)濟發(fā)展和水資源保護不可或缺的組成部分,已成為我國水資源綜合利用的戰(zhàn)略性舉措。隨著國家對污水排放標準逐年提高,我國城市污水處理廠的運行狀況不容樂觀,其主要問題是運行成本高和出水水質超標。因此,研究城市污水處理過程優(yōu)化控制理論與技術,確保污水處理廠安全高效運行,已成為當前城市污水處理行業(yè)亟待解決的問題。論文以活性污泥法污水處理過程為研究對象,充分考慮污水處理過程進水流量、污水組分、環(huán)境因素等條件,深入分析污水處理過程的非線性、大時滯、強耦合等特點,提出了基于進化過程信息的自適應多目標差分進化算法,設計了基于自適應多目標差分進化算法的污水處理智能優(yōu)化控制方法,搭建了適合我國城市污水處理特點的仿真平臺和中試實驗平臺,實現(xiàn)了污水處理過程溶解氧和硝態(tài)氮的多目標優(yōu)化控制,保證出水水質達標的同時減少能源消耗。論文主要研究工作和創(chuàng)新點如下:(1)基于進化過程信息的自適應多目標差分進化算法多目標差分進化算法具有機理簡單、參數(shù)少和魯棒性強等特點,被廣泛應用于解決多目標優(yōu)化問題。然而,在算法進行過程中,參數(shù)的取值趨勢是變化的,采用固定參數(shù)值難以滿足算法在不同階段的進化需求。文中提出了一種基于進化過程信息的自適應多目標差分進化算法(AMODE-IEP)。算法提取能夠描述種群進化狀態(tài)的過程信息,根據(jù)進化過程信息對多目標差分進化算法的變異率、交叉率和種群規(guī)模進行動態(tài)調(diào)整,均衡算法的局部搜索能力和全局探索能力,推動算法快速尋找到全局最優(yōu)解,并給出了AMODE-IEP算法的收斂性證明。實驗結果表明,與其他多目標優(yōu)化算法相比,使用AMODE-IEP算法求解多目標優(yōu)化問題,得到的最優(yōu)解具有更好的多樣性和均勻性。(2)基于AMODE-IEP算法的污水處理過程優(yōu)化控制方法城市污水處理過程優(yōu)化控制是多目標優(yōu)化控制問題,要求污水處理過程必須滿足眾多約束條件,實現(xiàn)出水水質達標,保證運行工況正常且運行成本最小。文中提出了一種基于AMODE-IEP算法的污水處理過程優(yōu)化控制方法,選取出水水質和能源消耗為優(yōu)化目標,以適應外界環(huán)境變化和滿足出水水質要求為約束,利用AMODE-IEP算法計算出溶解氧和硝態(tài)氮濃度的優(yōu)化設定值,以氧傳遞系數(shù)和內(nèi)回流量作為操作量,使用比例積分控制器對設定值進行跟蹤控制。實驗結果顯示,提出的優(yōu)化控制方法能夠保證出水水質達標,系統(tǒng)能源消耗降低。(3)基于特征建模的污水處理智能多目標優(yōu)化控制方法城市污水處理過程是一個包含眾多參數(shù)的非線性系統(tǒng),其機理模型結構復雜,無法直接用于過程控制的研究。文中提出了一種基于特征建模的污水處理智能多目標優(yōu)化控制方法,建立基于核函數(shù)的污水處理特征模型,利用AMODE-IEP算法計算出溶解氧和硝態(tài)氮濃度的優(yōu)化設定值,設計了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應控制器,實現(xiàn)了溶解氧和硝態(tài)氮濃度設定值的跟蹤控制。實驗結果顯示,基于特征建模的污水處理智能多目標優(yōu)化控制方法具有更好的自適應能力,優(yōu)化控制效果明顯。(4)污水處理智能多目標優(yōu)化控制系統(tǒng)設計及中試應用驗證將污水處理過程智能多目標優(yōu)化控制技術封裝成完整的智能多目標優(yōu)化控制系統(tǒng),是將優(yōu)化控制技術推廣到實際應用的必要步驟。文中設計出一種污水處理智能多目標優(yōu)化控制系統(tǒng),實現(xiàn)污水處理過程數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲、預處理、整合、和應用,并設計后臺運行軟件,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的監(jiān)測與展示。將污水處理智能多目標優(yōu)化控制系統(tǒng)應用于中試實驗平臺,運行效果顯示,在進水量平穩(wěn)和進水量變化的條件下,設計的控制系統(tǒng)均能夠提高污水處理效率,節(jié)約能源消耗。智能多目標優(yōu)化控制系統(tǒng)在中試實驗平臺上的成功應用,為科研成果推向實際應用奠定了基礎。
【圖文】：

完成現(xiàn)場數(shù)據(jù)的實時檢測與續(xù)利用數(shù)據(jù)奠定基礎。的運行機理，確定優(yōu)化控制模型、溶解氧、氧化還原電位(Oxid。污水處理中試實驗平臺中選所示。 2-9 傳感器與數(shù)據(jù)分析儀的詳細介紹 detailed introductions of sensors and d寫 型號 HACH數(shù)字化pH傳感器 O HACH LDO II P WTW Multi 3320S HACH TSS sc 接到 SC200 控制器上，如圖 2-5

-2 計算得到的最優(yōu)解和 Pareto 標準最優(yōu)解的對比(ZDcomparison of optimal solutions and Pareto optimal solut 3-2 中解的數(shù)值和分布情況可見，AMODE-I的最優(yōu)解，獲得最優(yōu)解的取值范圍廣，，既能夠覆蓋到雙目標問題的最優(yōu)解；獲得的最優(yōu)標準最優(yōu)解的數(shù)值基本吻合，解間的差距較小較均勻地排列在 Pareto 前沿上，避免解集分P 算法能夠有效求解雙目標最優(yōu)化問題，所得，解的范圍廣、質量高、分布均，算法的尋優(yōu)
【學位授予單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：X703;TP273

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

1 黃道平;邱禹;劉乙奇;李艷;;面向污水處理的數(shù)據(jù)驅動故障診斷及預測方法綜述[J];華南理工大學學報(自然科學版);2015年03期

2 黃道平;劉乙奇;李艷;;軟測量在污水處理過程中的研究與應用[J];化工學報;2011年01期

本文編號：2624221