粒子群優(yōu)化算法與自適應(yīng)模糊控制在污水處理中的應(yīng)用.pdf

1、污水處理智能控制主要針對(duì)序批式活性污泥法(SBR)而設(shè)計(jì)，在保證出水水質(zhì)的前提下盡可能地節(jié)省運(yùn)行費(fèi)用，同時(shí)實(shí)現(xiàn)工藝過程的優(yōu)化控制，從而提高污水處理運(yùn)行的效率。污水處理的動(dòng)態(tài)過程十分復(fù)雜，很難用數(shù)學(xué)模型準(zhǔn)確地描述，而且，運(yùn)行的費(fèi)用龐大。所以，在污水處理中，自動(dòng)控制技術(shù)向智能化發(fā)展已經(jīng)勢(shì)在必行，是降低運(yùn)行成本的有效途徑，成為目前研究的熱點(diǎn)之一。 為了實(shí)現(xiàn)優(yōu)化控制，研究污水處理過程的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，尋求性能指標(biāo)與控制變量的關(guān)系。構(gòu)建

2、以溶解氧濃度Do為控制變量，排放有機(jī)物量Z、污泥排放量Qw和電費(fèi)Jc等為輸出量的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。針對(duì)污水處理的特點(diǎn)，研究粒子群算法中DO參數(shù)的編碼、初始種群和適應(yīng)度的生成方法以及算法中控制參數(shù)的設(shè)定。提出以每日允許排放的有機(jī)物總量為約束條件，以運(yùn)行費(fèi)用(耗電量)為適應(yīng)度函數(shù)，基于粒子群算法的污水處理過程優(yōu)化控制方法，求解出溶解氧DO的優(yōu)化曲線。 本文重點(diǎn)介紹的是DO模糊控制器的設(shè)計(jì)方法和基本步驟。在此基礎(chǔ)上，引入了自適應(yīng)模糊

3、控制器的思想，并經(jīng)過實(shí)驗(yàn)室仿真和現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試，最后采用全系數(shù)自適應(yīng)控制理論方法中的參數(shù)預(yù)報(bào)思想，根據(jù)誤差和誤差變化率預(yù)估以后的誤差值，再用模糊控制方法進(jìn)行控制決策，構(gòu)成自適應(yīng)模糊控制算法。通過實(shí)時(shí)地改變風(fēng)機(jī)的頻率實(shí)現(xiàn)對(duì)DO不同曲線的控制，明顯地節(jié)省了電能，降低了污水處理的成本。 本文介紹了污水處理系統(tǒng)優(yōu)化控制的總體思想，以DO為主要參數(shù)將優(yōu)化和控制兩部分緊密地聯(lián)系在一起，從而形成了一個(gè)閉環(huán)的系統(tǒng)。為了使得上述污水處理過程能夠?qū)崿F(xiàn)自動(dòng)