污水处理过程的建模与基于神经网络的控制算法研究

【摘要】：近年来，污水处理作为环境保护中的热点问题，受到了很多学者和研究人员的关注。污水处理有很多种工艺流程，本文主要研究了活性污泥法污水处理过程，活性污泥法有操作方便、能耗较小的特点，成为目前我国污水处理厂使用最多的一种污水处理工艺。本文的主要工作是研究了活性污泥法污水处理过程的建模与控制，并对污水处理中溶解氧和硝态氮的控制作了一定的改进，最后取得了如下研究结果： 1.搭建了污水处理仿真平台。污水处理过程是一个运行周期长、运行成本高，大多数实验室没有条件进行实际污水处理的实验，且实际过程往往受环境因素影响较大，控制策略之间很难平行比较，研究人员很难区分各个控制策略的优劣性。平台的作用是替代实际污水处理过程，研究人员的建模与控制可以在平台上进行，并且统一的环境有利于评估控制策略的优劣； 2.利用神经网络建立控制对象的模型。活性污泥污水处理过程是一个非线性过程，具有复杂的动态特性，通过公式推导出来受控对象的方程非常庞大，难以设计控制算法。本文利用利用神经网络强大的学习能力，完成了对活性污泥法污水处理过程建模，控制算法可以基于神经网络模型进行设计； 3.提出了加强硝态氮控制的控制策略，设计了基于神经网络的改进PID控制算法和基于神经网络的预测控制算法。污水处理过程中，微生物在有氧环境下将氨氮转化成硝态氮，硝态氮可以在无氧的环境下通过生化反应转化成氮气排放，从而达到去污目的。本文在分析了污水处理中的控制策略后，首先设计了改进的PID控制器，相对于原始的PID控制器控，溶解氧的控制效果得到了改进；进而通过预测控制对第五个反应池中的硝态氮进行控制，有效控制了硝态氮的浓度； 4.针对污水处理过程编写了仿真软件。污水处理过程非常复杂，仿真平台的模块众多，出现系统崩溃难以定位问题，本文利用研究中所取得的进展编写了污水处理集成软件，可以有效避免研究人员的篡改造成的崩溃问题，并且软件平台操作较SIMUlink平台更便捷。软件已经申请相关专利。 【关键词】：活性污泥法 污水处理建模 神经网络PID控制 非线性预测控制
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：X703;TP183
【目录】：

• 附件5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-16
• 第一章 绪论16-23
• 1.1 水污染现状及研究的意义16-18
• 1.2 污水处理工艺的发展概况18-19
• 1.3 国内外污水处理研究情况19-21
• 1.3.1 污水处理过程生化模型的研究20-21
• 1.3.2 污水处理控制方法研究21
• 1.4 研究内容和小结21-23
• 第二章 污水处理过程仿真平台的搭建23-41
• 2.1 引言23
• 2.2 活性污泥法简介23-25
• 2.3 BSM1 模型简介25-32
• 2.3.1 BSM1 模型的结构与参数25-27
• 2.3.2 生化反应池部分27-31
• 2.3.3 二沉池部分31-32
• 2.4 基于 BSM1 的仿真平台32-41
• 2.4.1 MATLAB 中的 S 函数32-35
• 2.4.2 仿真平台的搭建35-36
• 2.4.3 仿真结果与分析36-41
• 第三章 污水处理过程的建模与仿真41-56
• 3.1 引言41
• 3.2 神经网络的发展概况41-42
• 3.3 基于 BP 神经网络的建模42-47
• 3.3.1 BP 神经网络的结构42-44
• 3.3.2 BP 神经网络的学习算法44-45
• 3.3.3 基于 BP 网络的模型设计与仿真结果45-47
• 3.4 基于 RBF 神经网络的建模47-50
• 3.4.1 RBF 神经网络的结构47-48
• 3.4.2 RBF 神经网络的算法48-49
• 3.4.3 基于 RBF 网络的模型设计与仿真结果49-50
• 3.5 基于 Elman 网络的预测模型50-53
• 3.5.1 Elman 网络的一般结构51-52
• 3.5.2 Elman 网络的学习算法52
• 3.5.3 基于 Elman 网络的模型设计与仿真结果52-53
• 3.6 仿真结果分析53-54
• 3.7 本章小结54-56
• 第四章 污水处理中的神经网络控制算法研究56-77
• 4.1 引言56
• 4.2 污水处理中控制策略的分析56-58
• 4.3 污水处理中的溶解氧控制器58-63
• 4.3.1 基于 RBF 神经网络的自适应 PID 控制器的结构58-60
• 4.3.2 自适应速率因子的设计60-61
• 4.3.3 DO 控制器的设计61-63
• 4.4 DO 控制器的仿真结果与分析63-65
• 4.5 污水处理中的硝态氮控制器65-71
• 4.5.1 预测控制的原理66-67
• 4.5.2 基于神经网络的预测模型67
• 4.5.3 控制作用的计算方法67-70
• 4.5.4 NO 控制器的设计70-71
• 4.6 NO 控制器的仿真结果与分析71-73
• 4.7 污水处理的性能评估73-77
• 第五章 污水处理仿真软件的设计77-92
• 5.1 引言77
• 5.2 BSM1 仿真模拟软件的总体设计77-80
• 5.2.1 软件语言的选择77-78
• 5.2.2 仿真软件界面和流程设计78-80
• 5.3 BSM1 仿真模拟软件的功能模块介绍80-84
• 5.3.1 输入模块80-81
• 5.3.2 控制策略模块81-83
• 5.3.3 输出模块83-84
• 5.4 BSM1 仿真模拟软件的操作步骤84-86
• 5.4.1 进水数据的选择84
• 5.4.2 控制器选择84
• 5.4.3 参数设置84-85
• 5.4.4 仿真时间设定85
• 5.4.5 输出数据的选择85-86
• 5.5 仿真测试与结果分析86-91
• 5.6 本章小结91-92
• 第六章 总结与展望92-95
• 6.1 全文总结92-93
• 6.2 全文展望93-95
• 参考文献95-99
• 致谢99-100
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文100

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