基于改进粒子群算法的污水处理过程神经网络优化控制

【摘要】：针对活性污泥法污水处理过程高能耗的问题,综合考虑污水处理出水水质和生化反应参数之间的关系,文中设计了一种智能优化控制系统.该系统以国际水协(IWA)开发的基准仿真模型BSM1为研究对象,利用改进粒子群算法优化BSM1第2分区的硝态氮浓度和第5分区的溶解氧浓度、混合液悬浮物固体浓度的设定值;同时利用感知器神经网络预测污水处理过程的输出,在出水水质达标的前提下降低污水处理能耗.仿真实验结果表明,系统总能耗相比闭环控制策略降低4.614%,该神经网络智能优化控制系统能够有效降低污水处理的能耗. 【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;
【关键词】： 污水处理 智能控制 优化控制 粒子群算法 神经网络
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(61034008) 北京市自然科学基金资助项目(4122006) 北京市“创新人才建设计划”项目(PHR201006103) 教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-08-0616) 北京市教育委员会科技计划项目(KZ201010005005)
【分类号】：TP183;TP273
【正文快照】： 环境保护部2011年发布的《中国环境状况公报》中指出,2010年全国废水排放总量为617.3亿吨,比2009年增加4.7%,而全年累计处理污水397.3亿立方米,水污染防治形势依然严峻.因此,建立污水处理厂,最大限度地保护水环境显得尤为重要.截至2011年3月底,全国各个城市、县累计建成城镇污

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