污水处理过程中DO的模糊神经网络控制研究

【摘要】：污水处理过程具有多变量、非线性、强耦合、大滞后和不确定性等特点,使得其建模及其复杂和自动控制水平的相对落后。针对污水处理过程中水质变化剧烈,要求溶解氧的质量浓度不同等问题,提出了一种自适应模糊神经网络控制方法,对变参数的活性污泥法污水处理系统的溶解氧的质量浓度进行控制。为提高污水处理的出水质量、降低污水处理成本、保障污水处理系统的高效平稳运行,进行污水处理过程的智能建模与控制方法研究具有重要的理论和现实意义。 首先介绍了目前国内外污水处理过程的控制现状和检测方法,以及污水处理系统模型的发展过程,在分析活性污泥污水处理系统的内在机理基础上,通过简化建立了反映溶解氧、活性污泥以及底物之间内在关系的数学模型,在分析变参数活性污泥污水系统模型的稳定性及可控性基础上,通过状态反馈的方法改善了系统模型的稳定性。 然后提出控制方案,介绍了模糊控制的设计方法和三种典型的模糊神经网络,针对模糊控制的四个部分,设计了一种基于标准神经网络模型简化的四层模糊神经网络,并使用加入动量项的变速率BP算法作为模糊神经网络控制器的学习算法。 最后仿真结果表明该控制方法能够在线调整隶属函数,优化控制规则,将其应用于活性污泥法污水处理系统中可以快速、准确地使溶解氧达到期望要求,并具有较强的鲁棒性。 【关键词】：活性污泥系统 污水处理 溶解氧 智能控制 模糊神经网络
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-9
• 第1章 绪论9-17
• 1.1 论文的选题背景及意义9
• 1.2 污水处理过程自动控制发展概述9-14
• 1.2.1 活性污泥法污水处理概述9-11
• 1.2.2 污水处理过程的控制策略11-14
• 1.3 污水处理检测系统现状14-15
• 1.4 课题来源与主要研究内容15-17
• 第2章 污水处理过程数学模型的建立17-29
• 2.1 活性污泥法的基本流程及原理17-18
• 2.2 活性污泥系统的主要工艺参数18-19
• 2.3 活性污泥法数学模型的建立19-27
• 2.3.1 污水处理过程模型的发展19-22
• 2.3.2 微生物方程的推导22-23
• 2.3.3 曝气池过程的方程推导23
• 2.3.4 活性污泥污水处理过程数学模型的建立23-27
• 2.4 小结27-29
• 第3章 系统数学模型分析29-35
• 3.1 稳定性分析29
• 3.2 可控性分析29-30
• 3.3 改善系统稳定性30-34
• 3.4 小结34-35
• 第4章 模糊神经网络35-47
• 4.1 模糊逻辑与神经网络的结合35-36
• 4.2 模糊神经网络发展概况36-37
• 4.3 三种典型的模糊神经网络模型37-44
• 4.3.1 基于标准模型的模糊神经网络37-41
• 4.3.2 基于T-S模型的模糊神经网络41-43
• 4.3.3 基于线性清晰化的模糊神经网络43-44
• 4.4 小结44-47
• 第5章 溶解氧的模糊神经网络控制47-69
• 5.1 确定控制方案47
• 5.2 模糊控制器设计47-57
• 5.2.1 模糊控制原理概述47-51
• 5.2.2 模糊控制器设计51-57
• 5.3 模糊神经网络控制器设计57-60
• 5.4 控制器优化算法设计60-63
• 5.5 仿真验证模糊神经网络控制器63-68
• 5.6 小结68-69
• 第6章 结论与展望69-71
• 参考文献71-75
• 致谢75

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