污水處理過程是一個復(fù)雜的動態(tài)的生化反應(yīng)過程，具有高度非線性、變量繁多、大滯后和干擾嚴重等特征。因此，無法建立其精確的數(shù)學(xué)模型。傳統(tǒng)的控制方法不能獲得令人滿意的控制效果。為了提高污水處理能力，保證出水水質(zhì)達標(biāo)，降低操作成本，研究新型的污水處理過程智能優(yōu)化控制策略不僅具有重要的理論意義，而且非常具有實際的應(yīng)用價值。 論文以基準(zhǔn)仿真模型（Benchmark Simulation Model no.1，BSM1）為基礎(chǔ)，設(shè)計了一種污水處理過程多變量自適應(yīng)預(yù)測控制策略，提出了一種基于設(shè)定值優(yōu)化模型的優(yōu)化控制方法，最后建立了一種在線預(yù)測優(yōu)化控制系統(tǒng)。論文的主要工作和創(chuàng)新點如下： 1、深入分析了由歐盟科學(xué)技術(shù)合作組織（COST）和國際水協(xié)（IWA）合作共同提出的仿真基準(zhǔn)模型BSM1，并在matlab環(huán)境下實現(xiàn)了BSM1平臺的可視化運行，為新型控制策略的研究工作奠定了基礎(chǔ)。 2、針對污水處理過程高度非線性、大時變、大滯后等特征，提出了一種基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)（Echo State Network，ESN）的多變量自適應(yīng)預(yù)測控制策略。首先，利用ESN建立了預(yù)測模型，其次設(shè)計了ESN辨識器，通過計算辨識器與實...

【文章頁數(shù)】：82 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
目錄
第1章 緒論
    1.1 課題背景及研究意義
        1.1.1 課題背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 活性污泥處理工藝及流程概述
        1.2.1 活性污泥法污水處理工藝分類
        1.2.2 活性污泥法污水處理流程概述
    1.3 污水處理過程控制的現(xiàn)狀
        1.3.1 污水處理中控制的影響因素
        1.3.2 污水處理過程控制方法的現(xiàn)狀
    1.4 課題來源
    1.5 論文主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
第2章 污水處理過程模型分析
    2.1 活性污泥 1 號模型(ASM1)描述
        2.1.1 ASM1 的描述
        2.1.2 ASM1 所含的組分
        2.1.3 ASM1 的 8 個反應(yīng)過程
        2.1.4 ASM1 的 19 個參數(shù)
    2.2 BSM1 描述
        2.2.1 生化池模型
        2.2.2 二沉池模型
        2.2.3 性能評價指標(biāo)
    2.3 污水處理過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.3.1 數(shù)據(jù)采集及網(wǎng)絡(luò)輸入輸出的確定
        2.3.2 模型結(jié)構(gòu)算法的選擇和訓(xùn)練檢驗
        2.3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理過程建模
    2.4 小結(jié)
第3章 基于 ESN 的污水處理多變量自適應(yīng)預(yù)測控制
    3.1 BSM1 平臺的實現(xiàn)
    3.2 預(yù)測控制的原理
    3.3 污水處理多變量自適應(yīng)預(yù)測控制
        3.3.1 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)介紹
        3.3.2 預(yù)測控制器結(jié)構(gòu)描述
    3.4 實驗結(jié)果及分析
    3.5 小結(jié)
第4章 基于 ESN 設(shè)定值優(yōu)化模型的污水處理優(yōu)化控制
    4.1 優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的定義及分析
    4.2 能耗因子、出水指標(biāo)以及組分的關(guān)系
    4.3 基于設(shè)定值優(yōu)化模型的控制系統(tǒng)
        4.3.1 優(yōu)化模型的模型分析
        4.3.2 優(yōu)化模型的建立
    4.4 實驗結(jié)果及分析
    4.5 小結(jié)
第5章 基于 ESN 的污水處理過程在線優(yōu)化控制
    5.1 優(yōu)化算法簡介
    5.2 優(yōu)化問題描述
    5.3 優(yōu)化控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
        5.3.1 性能指標(biāo)預(yù)測模型
        5.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型
    5.4 仿真結(jié)果及分析
    5.5 小結(jié)
結(jié)論與展望
參考文獻
附錄
攻讀碩士學(xué)位期間所獲得的研究成果
致謝



本文編號：3779249