SBR法污水处理过程建模与控制技术研究

【摘要】： 随着经济的发展和城市化进程的加快,水资源的污染程度也越来越严重。为加大对水资源的保护。近几年,我国建立了大量的污水处理厂。序列间歇式活性污泥(SBR)法作为一种利用自然界微生物生命活动来去除污水中的有机物以及脱氮除磷的有效方法,在新建污水处理厂中得到广泛应用。然而由于污水处理过程具有非线性、多变量、和大时滞的特点,因此运用传统的数学建模方法很难为污水处理过程建立精确的模型,从而在一定程度上制约了污水处理行业自动控制水平的提高。因此,加强污水处理过程建模及控制算法的研究,将有利于水处理行业的快速发展。 本文从解析ASM1模型入手,较为全面的了解了污水处理过程的内部机理。在污水处理行业建模经验的基础上,分别用BP和RBF两种神经网络建立了两个可以预测出水水质中化学需氧量(COD)含量的预测模型。通过Matlab软件进行了仿真,并分析了选择不同隐含层神经元个数和不同隐含层激励函数对模型预测精度的影响。仿真结果显示:两种模型都能较好的完成对出水COD的预测,其中BP网络模型的相对误差在3%以内, RBF网络模型的最大相对误差达到了9%,但从训练时间上来看RBF网络要远小于BP网络。 另外,从污水处理过程来看,溶解氧(DO)作为影响污水处理效果的重要参数,对它的控制效果直接决定了出水水质的好坏,因此对DO的控制将是污水处理过程中的控制重点。但是对于城市生活污水来讲,在不同的时间段,污水中各种成分的含量波动比较大,所以对DO的控制又是一个控制难点。针对传统PID控制算法在污水处理过程中控制效果不尽理想的现状,结合污水处理过程本身的特点。本文引入了带自修正因子的模糊控制算法,并建立了相应的模糊控制器,实现了对DO含量的控制。通过Matlab软件对普通模糊控制器和带自调整因子的模糊控制器进行了仿真,结果显示:带自修正因子的模糊控制器可以很好的实现控制要求。带自修正因子的模糊控制系统比普通的模糊控制系统有着更好稳定性、实时性和鲁棒性。 【关键词】：SBR法 神经网络 自修正因子 模糊控制
【学位授予单位】：山东轻工业学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TP273.4
【目录】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-10
• 第1章 绪论10-12
• 1.1 水体污染和污水处理的现状10
• 1.2 课题研究的意义10-11
• 1.3 本课题主要的研究内容11-12
• 第2章 SBR 工艺简介及 ASM1 模型的解析12-17
• 2.1 SBR 工艺简介12-13
• 2.2 污水水质的主要参数13-14
• 2.3 现代污水处理技术14
• 2.4 ASM1 模型简介14-17
• 2.4.1 ASM1 的8 个过程14-15
• 2.4.2 ASM1 的13 个组分15-17
• 第3章 基于神经网络的预测模型17-33
• 3.1 神经网络概述17-19
• 3.1.1 人工神经网络的发展历程17
• 3.1.2 神经网络的主要特点17-18
• 3.1.3 神经网络工具箱函数18-19
• 3.2 数据处理19-21
• 3.2.1 数据来源19-20
• 3.2.2 数据的预处理20-21
• 3.3 基于BP 神经网络的预测模型21-27
• 3.3.1 BP 算法简介21-22
• 3.3.2 建立BP 神经网络预测模型22-26
• 3.3.3 仿真结果分析26-27
• 3.4 基于径向基(RBF)网络的预测模型27-32
• 3.4.1 径向基网络的结构28-29
• 3.4.2 径向基网络的学习算法29
• 3.4.3 RBF 神经网络预测模型的设计与仿真29-32
• 3.5 本章小结32-33
• 第4章 带自调整因子模糊控制算法在污水处理中的应用33-68
• 4.1 模糊控制系统的原理及组成33-35
• 4.1.1 模糊控制原理33-34
• 4.1.2 模糊控制器的结构34-35
• 4.2 简单模糊控制器的设计35-41
• 4.2.1 模糊控制器结构的确定35-36
• 4.2.2 输入/输出变量的模糊化36-38
• 4.2.3 模糊控制器控制规则的设计38-39
• 4.2.4 输出信息的推理及模糊判决39-41
• 4.3 SBR 工艺溶解氧(DO)模糊控制器设计41-52
• 4.3.1 模糊控制参数的选取41-42
• 4.3.2 系统模型的建立42-46
• 4.3.3 模糊控制器结构的选择46-47
• 4.3.4 输入输出变量的模糊化47-50
• 4.3.5 模糊控制规则的设计50-51
• 4.3.6 模糊推理和清晰化51-52
• 4.4 自调整因子的引入52-57
• 4.5 仿真系统的构建与仿真结果分析57-66
• 4.5.1 搭建仿真系统57-62
• 4.5.2 仿真及结果分析62-66
• 4.6 本章小结66-68
• 第5章 总结及展望68-70
• 参考文献70-73
• 致谢73-74
• 在学期间主要科研成果74

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