【摘要】：污水生化處理過程機理復(fù)雜,具有強耦合性、非線性、時變性等特征,智能化算法的引入能有力推動污水處理研究的發(fā)展。免疫算法是基于生物免疫機理而建立起來的用于解決各種復(fù)雜問題的智能化算法,已經(jīng)廣泛應(yīng)用在故障診斷、優(yōu)化計算、智能控制等領(lǐng)域中。但是,免疫算法的理論和應(yīng)用研究還有較大的空間,在污水處理系統(tǒng)中的應(yīng)用研究還很少。本文在總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上,對免疫算法的理論進行了深入的研究和改進,并將其應(yīng)用于污水處理系統(tǒng)的異常數(shù)據(jù)檢測、出水水質(zhì)預(yù)測、模型參數(shù)估計、解耦控制及最優(yōu)控制中。 本文的主要研究內(nèi)容概括如下: 1.為了獲得高品質(zhì)的污水處理數(shù)據(jù),采用改進的實值負向選擇算法對采集到的數(shù)據(jù)進行檢測,剔除異常數(shù)據(jù)。該算法通過采用可變尺寸檢測器,同時限制檢測器的最小半徑來提高算法的性能。通過對時間序列信號進行檢測,驗證了改進算法的有效性。將改進的實值負向選擇算法應(yīng)用于污水處理系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)檢測中,仿真結(jié)果表明,該算法提高了污水異常數(shù)據(jù)的檢測精度。 2.為了提高污水處理系統(tǒng)出水水質(zhì)的預(yù)測精度,根據(jù)某污水處理廠工藝流程及進水水質(zhì)特點,分析了影響出水水質(zhì)的主要因素。污水處理系統(tǒng)是一個多輸入多輸出系統(tǒng),而傳統(tǒng)的支持向量回歸機(SVRM)算法只適用于單輸出系統(tǒng),若采用構(gòu)造一系列單輸出SVRM模型的方法,由于輸出變量之間的關(guān)聯(lián)性,增加了算法復(fù)雜性且精度較差。為了解決多輸出系統(tǒng)預(yù)測問題,提出了一種多輸出最小二乘支持向量回歸機(LS-SVRM)算法。采用多輸出LS-SVRM進行污水處理系統(tǒng)出水水質(zhì)預(yù)測,并應(yīng)用免疫算法來優(yōu)化多輸出LS-SVRM的參數(shù)。仿真結(jié)果表明,所提出的方法提高了污水處理系統(tǒng)出水水質(zhì)的預(yù)測精度。 3.針對污水處理系統(tǒng)活性污泥模型參數(shù)不確定,以及應(yīng)用于不同環(huán)境的模型參數(shù)并不能取同樣參數(shù)值的問題,提出了一種基于改進免疫算法的模型參數(shù)估計方法。在改進的免疫算法中,根據(jù)生物免疫機制及生物進化的周期性,設(shè)計了一種周期變化變異算子,提高了算法的搜索效率。同時,將抗體濃度與親和度矢量距離相結(jié)合作為評價指標,設(shè)計了一種改進的免疫選擇算子,避免了僅僅以親和度作為免疫選擇評價標準,低親和度抗體過度抑制的缺點�；隈R爾科夫鏈分析了改進免疫算法的收斂性,并通過測試函數(shù)驗證了該算法的有效性。將改進的免疫算法應(yīng)用到活性污泥模型參數(shù)估計中,仿真結(jié)果表明,該方法提高了模型參數(shù)的估計精度。 4.針對氨氮濃度和硝態(tài)氮濃度之間相互耦合,以及常規(guī)的PID控制方法難以獲得滿意控制效果的特點,以溶解氧濃度和內(nèi)循環(huán)流量為操作變量,采用PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PIDNN)對氨氮濃度和硝態(tài)氮濃度進行解耦控制。針對PIDNN連接權(quán)值容易陷入局部最優(yōu)值,應(yīng)用免疫算法優(yōu)化PIDNN連接權(quán)值,并對解耦控制系統(tǒng)的穩(wěn)定條件進行了分析。免疫算法采用抗體濃度與親和度矢量距離相結(jié)合的免疫選擇算子,提高算法尋找PIDNN連接權(quán)值最優(yōu)值的能力。仿真所需的化學(xué)計量系數(shù)和動力學(xué)參數(shù)采用活性污泥模型參數(shù)估計值,仿真結(jié)果表明,該方法對污水生化處理系統(tǒng)具有很好的解耦能力和控制品質(zhì)。 5.針對污水處理過程運行費用最優(yōu)控制問題,以污泥排放量和溶解氧濃度作為控制變量,以剩余污泥處理、污泥回流與供氣三者的運行費用之和作為性能指標,以有機物排放總量和出水水質(zhì)作為約束條件,提出了一種新型免疫算法求解污水處理過程運行費用的最優(yōu)值。新型免疫算法將變尺度方法引入到高斯變異和柯西變異中,設(shè)計了一種變尺度混合變異算子,提高了算法的搜索效率,并對該算法的收斂性、穩(wěn)定性和時間復(fù)雜度進行了分析。將新型免疫算法與基本免疫算法和遺傳算法進行比較,仿真結(jié)果表明,新型免疫算法的收斂速度最快,搜索到的運行費用最優(yōu)值的次數(shù)最多,運行費用平均值和方差最小。
【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】：2011
【分類號】：X703;TP18
【圖文】：

抗原與抗體結(jié)合抗原決定簇

A 僅僅以親和度作為評價指標，經(jīng)過免疫選擇后，低親和度的時候，全局最優(yōu)值就在低親和度抗體附近，這樣會導(dǎo)致算法早擇算子采用抗體濃度與親和度矢量距離相結(jié)合作為評價指標，異算子設(shè)計擴大種群規(guī)模后，對克隆后的抗體進行變異可以提高抗體的多尋找更優(yōu)秀的抗體，變異率如式(4-1)和圖 4-1 所示。2( ) cos , 0mP t t tT 變異率；t 為進化代次；T 為變異周期； 為變異概率調(diào)節(jié)因子；的作用是當2kTt ，k 為奇數(shù)時，變異率不為零。

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本文編號：2720937