厭氧氨氧化菌生長條件復(fù)雜、影響因素多,其工藝系統(tǒng)運(yùn)行控制復(fù)雜,為解決上述問題,研究首先構(gòu)建1個(gè)多級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,以提高SBBR單級(jí)自養(yǎng)脫氮厭氧氨氧化系統(tǒng)出水總氮去除率預(yù)測(cè)精度,并確定了系統(tǒng)工程應(yīng)用的關(guān)鍵控制參數(shù);其次通過響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)更為直觀地驗(yàn)證了多級(jí)預(yù)測(cè)模型的分析結(jié)論,并探究厭氧氨氧化工藝各影響因素之間的交互作用對(duì)總氮去除率的影響;最后基于關(guān)鍵控制參數(shù)建立了模糊PID閉環(huán)反饋控制系統(tǒng),為工藝的運(yùn)行控制提供參考和指導(dǎo)。主要工作內(nèi)容及結(jié)論如下:(1)建立多級(jí)預(yù)測(cè)模型,一級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通過灰色關(guān)聯(lián)度分析,對(duì)影響出水總氮去除率的關(guān)鍵性指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測(cè);二級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基于一級(jí)模型增加數(shù)據(jù)維度,并通過改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)、借鑒遺傳算法變異的思想擴(kuò)大搜索范圍,提高了出水總氮去除率的預(yù)測(cè)精度。多級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)結(jié)果表明,其總氮去除率平均相對(duì)誤差為0.54%,相對(duì)誤差為5.76%,均方根誤差為1.132 1,預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)基本上與實(shí)際值相符;與其他預(yù)測(cè)模型相比較,該模型表現(xiàn)出較優(yōu)的預(yù)測(cè)精度。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),通過控制工藝系統(tǒng)的曝氣量調(diào)節(jié)出水亞氮濃度,是保證工藝反應(yīng)穩(wěn)定和實(shí)現(xiàn)厭氧氨氧化工藝工程應(yīng)用的有效...

【文章頁數(shù)】：95 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 課題國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 水處理脫氮模型國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 智能算法在水處理模型領(lǐng)域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 課題的研究目的、內(nèi)容和技術(shù)路線
        1.3.1 課題的研究目的
        1.3.2 課題的研究內(nèi)容
        1.3.3 課題的技術(shù)路線
2 多級(jí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)
    2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        2.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
        2.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及確定方法
        2.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的評(píng)估
    2.2 粒子群算法
        2.2.1 粒子群算法概述
        2.2.2 粒子群算法的改進(jìn)
    2.3 本章小結(jié)
3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)收集與整理
    3.1 基于SBBR系統(tǒng)厭氧氨氧工藝啟動(dòng)
        3.1.1 實(shí)驗(yàn)裝置的構(gòu)建
        3.1.2 實(shí)驗(yàn)水質(zhì)
        3.1.3 實(shí)驗(yàn)方法
        3.1.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.2 數(shù)據(jù)處理
        3.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析
    3.3 多級(jí)預(yù)測(cè)仿真實(shí)驗(yàn)
        3.3.1 一級(jí)預(yù)測(cè)模型
        3.3.2 二級(jí)預(yù)測(cè)模型
        3.3.3 仿真結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
4 響應(yīng)面分析
    4.1 響應(yīng)面分析概述
    4.2 響應(yīng)面實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    4.3 結(jié)果與分析
    4.4 本章小結(jié)
5 仿真控制模型
    5.1 SIMULINK模型概述
    5.2 基于溶解氧的控制模型構(gòu)建
        5.2.1 模糊自適應(yīng)PID控制器設(shè)計(jì)
        5.2.2 SIMULINK模型仿真與結(jié)果分析
    5.3 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄
    A 作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄
    B 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集:
致謝



本文編號(hào)：3791349