【摘要】：污水生化處理是當(dāng)前和未來很長一段時間污水處理和水污染治理應(yīng)用最廣泛、最有效和最經(jīng)濟的技術(shù)。城市污水處理過程是一個復(fù)雜的生物與化學(xué)過程，具有多變量、隨機性、非線性、模糊性、時變性、多目標等特性，傳統(tǒng)的控制方法不能有效地解決這些問題，以至難于進行系統(tǒng)優(yōu)化，因此研發(fā)污水智能控制系統(tǒng)是解決當(dāng)前污水處理廠優(yōu)化控制問題的關(guān)鍵。本課題就是解決污水生化處理智能控制系統(tǒng)運行控制的若干個難題。 本課題來源于國家自然科學(xué)基金項目“污水生化處理系統(tǒng)的建模與節(jié)能優(yōu)化控制”(項目編號：60774032)、國家住房城鄉(xiāng)建設(shè)部“污水處理廠污泥回流系統(tǒng)的建模與節(jié)能優(yōu)化控制系統(tǒng)”(項目編號：2010-K9-47)、廣州市科技與信息化局科技支撐項目“基于智能控制技術(shù)的節(jié)能型污泥回流系統(tǒng)的開發(fā)與產(chǎn)業(yè)化”(項目編號：2010Z1-E301)、廣州市教育局“節(jié)能減排(水處理)自動化技術(shù)應(yīng)用研究創(chuàng)新學(xué)術(shù)團隊”（穗教科[2009]11號）。 本課題針對污水生化處理智能控制的出水水質(zhì)預(yù)測、曝氣控制、污泥濃度控制和污水處理運行的節(jié)能優(yōu)化控制四個方面開展研究，分別使用拉普拉斯特征映射與支持向量機相結(jié)合（Laplacian Eigenmap-Support Vector Machine，LE-SVM）的算法進行軟測量建模對出水水質(zhì)進行預(yù)測；對曝氣系統(tǒng)進行一種全局漸近穩(wěn)定的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制；對污泥濃度實行魯棒直接自適應(yīng)模糊控制；以出水指標作為邊界條件，對曝氣及污泥回流、排放的費用最優(yōu)化采用模糊離散粒子群算法進行動態(tài)優(yōu)化，以達到整個污水處理廠的運行費用最低的優(yōu)化控制，通過仿真驗證取得了較好地效果，為污水廠的節(jié)能優(yōu)化控制提供了理論依據(jù)，取得了一定的研究成果，具有理論與現(xiàn)實意義。 本文的主要研究內(nèi)容概括如下： 1.針對污水處理工藝參數(shù)眾多，包括水質(zhì)、水量、負荷、污泥性能等數(shù)十個指標相互關(guān)聯(lián)等問題，本文采用拉普拉斯特征映射與支持向量機的相結(jié)合的方法建立軟測量模型，對出水水質(zhì)參數(shù)生物化學(xué)需氧量（Biochemical Oxygen Demand，BOD）進行預(yù)測。首先使用拉普拉斯特征映射對測量數(shù)據(jù)進行非線性降維，解決數(shù)據(jù)相互之間的相關(guān)問題，然后應(yīng)用支持向量機建模方法對水質(zhì)參數(shù)進行建模預(yù)測。利用污水廠采集數(shù)據(jù)仿真結(jié)果表明，該方法建立污水處理軟測量模型相比RBF（Radial Base Function）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更好的預(yù)測精度和泛化能力。 2.針對于曝氣系統(tǒng)中溶解氧的傳遞系數(shù)這個控制參數(shù)增益的不確定性，提出一種全局漸近穩(wěn)定的自適應(yīng)神經(jīng)控制（adaptive neural control, ANC）策略，使用線性參數(shù)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近閉環(huán)系統(tǒng)的總體不確定項。首先提出一種可變控制增益的比例微分（proportional differential, PD）控制方法用于全局鎮(zhèn)定被控對象。然后利用狀態(tài)變化解決由未知控制增益函數(shù)導(dǎo)致的控制奇異問題。最后設(shè)計了一種連續(xù)的自適應(yīng)魯棒控制項以實現(xiàn)閉環(huán)系統(tǒng)的漸近跟蹤。與現(xiàn)有的全局或漸近跟蹤ANC方法相比較，本文所提方法不僅簡化了PD控制增益的選擇，而且減輕了控制輸入的顫振問題。仿真實驗結(jié)果表明了本文所提方法相比傳統(tǒng)的PI（proportional integral）控制方法能夠有效地動態(tài)穩(wěn)定溶解氧的濃度。 3.針對污水處理系統(tǒng)污濃度的控制問題中污泥回流、排泥系統(tǒng)中控制方向的不確定性，給出一種新的魯棒直接自適應(yīng)模糊控制算法。首先，采用基于Lyapunov的理想控制律新形式解決了控制奇異問題。其次，利用Nussbaum函數(shù)以及新的推導(dǎo)方式解決了非線性系統(tǒng)的未知控制方向問題。此外，使用e2 修正代替之前的σ 修正設(shè)計模糊系統(tǒng)的參數(shù)自適應(yīng)律，這不僅獲得了自適應(yīng)參數(shù)的有界性，而且實現(xiàn)了跟蹤誤差的漸近收斂到零。最后，仿真結(jié)果表明此方法能夠通過回流污泥、排放污泥有效地穩(wěn)定生化池的污泥濃度，驗證了本文所提方法的有效性。 4.針對污水處理過程運行費用最優(yōu)控制問題，以溶解氧濃度和污泥回流量作為控制變量，以曝氣的電耗、回流泵的電耗和剩余污泥處置費用之和作為目標函數(shù)，以出水水質(zhì)和有機物排放總量作為約束條件，提出了模糊離散粒子群（fuzzy discrete particle swarm，F(xiàn)DPSO）算法進行優(yōu)化控制，尋找污水處理費用的最優(yōu)值。在同一約束前提下，用本文所提算法與粒子群算法、遺傳算法尋優(yōu)過程相比較。結(jié)果表明，，該方法能有效提高粒子群的多樣性，具有可靠的全局收斂性及較快的收斂速度，搜索到的費用最優(yōu)值的次數(shù)最多，運行費用平均值和方差最小，能在污水處理過程的動態(tài)環(huán)境下完成有效的尋優(yōu)，適合應(yīng)用于污水處理過程的最優(yōu)控制中。
【圖文】：

圖 1-1 污水處理過程Fig.1-1 Wastewater treatment process城市污水處理工藝按處理技術(shù)原理劃分，主要可分為化學(xué)處理、物理處理和生物化學(xué)處理三種方法。 （1）化學(xué)處理法主要是利用混凝、中和、氧化還原、電解等化學(xué)反應(yīng)的作用，對污水中處于各種狀態(tài)的污染物進行分離回收的方法。 （2）物理處理法主要是利用重力分離、離心分離、格柵截留、篩濾等物理作用，對污水中不溶于水的懸浮固體狀態(tài)污染物質(zhì)進行分離和去除的方法。 （3）生物化學(xué)處理法是利用微生物的代謝作用，將污水中的有機污染物轉(zhuǎn)化為無害物質(zhì)的方法。根據(jù)微生物對氧的需求又可分為好氧法和厭氧法兩大類，根據(jù)微生物在水中的狀態(tài)可分為活性污泥法和生物膜法兩大類，其中在城市污水及有機業(yè)廢水應(yīng)用最為廣泛的是活性污泥法。 由于污水水質(zhì)污染物的多樣性與復(fù)雜性，在實際污水處理工藝往往采用數(shù)種方法有

穩(wěn)定要求研究助。 11.迄今用最方法和處成，、大時滯系，迫切需要這些控制理.2 污水.2.1 污水處今為止，生為廣泛的污�；钚晕勰嗬韺ο鬄橛腥鐖D 1-2 所系統(tǒng)，干擾要研究更先進理論與應(yīng)用水處理系統(tǒng)處理活性生物化學(xué)處理污水處理方泥法是種應(yīng)用有機物的污所示[6]。 因素眾多且進的自動控用方法對于解統(tǒng)概述污泥法簡理工藝仍是法，而傳統(tǒng)用最多的是水處理系統(tǒng)且不確定，控制方法來解決這一類簡介是去除污水中統(tǒng)的活性污泥是污水好氧統(tǒng)中。普通的因此，對污實現(xiàn)出水達類復(fù)雜的工中有機污染泥法則是生生物處理技的活性污泥污水廠的運行達標、穩(wěn)定工業(yè)問題將提染物最為經(jīng)濟生物處理方法技術(shù)，廣泛應(yīng)泥法處理系統(tǒng)行管理提出、低耗的目提供一定的濟、最具環(huán)境法中最為主應(yīng)用于城市統(tǒng)由以下幾出了更高目標。而的借鑒與境效益、主要的處市污水處幾個部分
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：X703;TP273

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本文編號：2705616