基于差分进化算法的模糊神经网络在污水处理中的应用研究

【摘要】：活性污泥法是现代城市污水处理中最常用的方法,它是利用污泥中微生物的生命活动来清除污水中污染物质。由于在污水处理过程中进水的水质参数变化剧烈,微生物生长过程复杂,使得该过程具有多变量、强耦合、非线性、不确定和大滞后等特点,这是导致其建模和控制水平的相对落后主要原因。为了提高污水处理的出水水质、降低处理能耗、保证处理系统的平稳高效运作,进行污水处理过程的智能建模与智能控制方法研究具有重要的理论和实际意义,并且可以为其它强耦合、大滞后、非线性的复杂系统建模与控制问题提供有效的借鉴。模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)融合了模糊推理的知识表达能力和神经网络的自学习能力,在自适应控制、非线性系统辨识和模式识别等许多领域得到了广泛的应用。模糊神经网络的设计包括网络结构辨识和参数辨识,传统的模糊神经网络设计方法在进行参数辨识时,常常采用BP算法进行参数优化,但是BP算法容易陷入局部极值,存在固有的缺陷。鉴于此种方法存在的不足,本文提出了差分进化结合BP的混合算法(DEBP)算法,可以较好的优化模糊神经网络的结构参数。 本文在深入分析已有的研究成果基础上,通过DEBP算法对模糊神经网络结构参数进行优化并将其应用于活性污泥法污水处理出水水质BOD软测量和溶解氧浓度的智能控制上。主要研究工作如下： 1.概述了模糊神经网络、差分进化算法和BP算法,提出差分进化算法结合BP的混合算法,分析该算法的运行过程,用该算法测试四组测试函数,与单纯的差分进化算法的测试结果进行比较,仿真结果表明DEBP算法的有效性和泛化能力。通过对带延时环节的二阶系统进行仿真控制,结果表明了基于DEBP算法的模糊神经网络的有效性。 2.在深入分析活性污泥法污水处理机理的基础上,运用该模糊神经网络建立了污水处理过程的出水水质预测模型,仿真结果说明了该模型的有效性,通过数据分析,证明了该模型具有良好的性能。 3.运用该模糊神经网络设计的控制器,对污水处理过程中的溶解氧浓度进行控制,仿真表明了该控制器的有效性和良好性能。 本文的研究工作对我国污水处理的智能建模和智能控制方法的研究具有一定的借鉴意义。 【关键词】：污水处理 模糊神经网络 智能控制 差分进化 溶解氧 软测量
【学位授予单位】：华东理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TU992.3;TP183
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 引言9
• 1.2 污水处理过程的建模及自动控制现状9-15
• 1.2.1 城市污水处理工艺简介10
• 1.2.2 污水处理过程的软测量建模现状10-12
• 1.2.3 污水处理过程溶解氧浓度的控制方法现状12-15
• 1.3 本文主要工作15-17
• 第2章 活性污泥法污水处理过程的数学模型及BSM1基准仿真平台17-29
• 2.1 活性污泥法污水处理系统17-18
• 2.2 活性污泥系统相关参数18-21
• 2.2.1 活性污泥法的重要工艺参数18-19
• 2.2.2 活性污泥法的重要水质参数19-20
• 2.2.3 污水排放的国家标准20-21
• 2.3 污水处理过程的生化反应池模型21-27
• 2.3.1 活性污泥模型——ASM121-24
• 2.3.2 生化反应池的平衡方程24-27
• 2.4 BSM1基准仿真平台的实现27-28
• 2.5 本章小结28-29
• 第3章 基于DEBP算法的模糊神经网络研究29-46
• 3.1 模糊神经网络及其结构设计29-31
• 3.1.1 模糊神经网络及其在控制领域的应用29-30
• 3.1.2 模糊神经网络结构设计30-31
• 3.2 模糊神经网络的学习优化算法31-34
• 3.2.1 差分进化算法31-33
• 3.2.2 BP算法33-34
• 3.3 DEBP算法34-36
• 3.4 仿真实验36-44
• 3.4.1 DEBP算法优化能力仿真36-39
• 3.4.2 基于DEBP的模糊神经网络控制器仿真39-44
• 3.5 本章小结44-46
• 第4章 基于DEBP算法的模糊神经网络在BOD软测量中的应用46-56
• 4.1 软测量技术46-47
• 4.2 样本数据来源和预处理47-48
• 4.2.1 样本数据来源47
• 4.2.2 数据预处理47-48
• 4.3 PCA算法及辅助变量的确立48-51
• 4.3.1 主元分析的概述49
• 4.3.2 主元分析算法49-50
• 4.3.3 辅助变量的确立50-51
• 4.4 模糊神经网络软测量模型51-52
• 4.4.1 模糊神经网络模型结构51
• 4.4.2 模型的离线训练51-52
• 4.4.3 在线校正模型52
• 4.4.4 BOD软测量流程52
• 4.5 实验仿真与结果分析52-55
• 4.6 本章小结55-56
• 第5章 基于DEBP算法的模糊神经网络控制器的溶解氧浓度控制56-67
• 5.1 控制变量的选取56
• 5.2 模糊神经网络控制器的设计56-60
• 5.2.1 FNN控制器的设计57-58
• 5.2.2 模糊神经网络的训练算法58-60
• 5.3 基于BSM1模型的溶解氧浓度控制60-66
• 5.4 实验结果及分析66
• 5.5 本章小结66-67
• 第6章 结论与下一步的研究工作67-69
• 6.1 结论67
• 6.2 下一步研究工作67-69
• 参考文献69-74
• 致谢74-75
• 作者在攻读硕士学位期间的学术成果75

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