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题名	基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理过程优化控制研究
作者	李丽娟
答辩日期	2019
导师	赵小强
关键词	污水处理 优化控制 多目标布谷鸟算法 基准仿真模型 神经网络
学位名称	硕士
英文摘要	水资源的缺乏以及各地层出不穷的水污染事件,使得人们将污水处理放到重要位置。建立污水处理厂对污水进行处理来净化水和保护环境是一种有效的方式,污水处理过程具有高非线性、大时变、大滞后和强耦合等特点,使得其控制难度较大,而传统的控制方法应用于污水处理时存在出水水质差、能量消耗大和运行成本高等问题。因此,研究新型有效的污水处理过程优化控制策略,是缓解生态环境恶化,实现节能降耗与可持续发展的重要举措。本文针对污水处理过程中存在的问题,以活性污泥法污水处理基准仿真模型BSM1为仿真对象,结合污水处理过程的特点和神经网络特性,提出了基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理优化控制方法,实现污水处理过程的优化控制。论文的主要研究内容如下:1.在MATLAB平台上建立BSM1模型,然后以BSM1模型为仿真对象,使用COST提供的入水数据文件模拟仿真不同天气工况下的污染物浓度和入水流量的动态变化,为后续的污水生化处理系统控制方案的研究奠定基础。2.针对如何确定污水处理过程中溶解氧和硝态氮控制器设定值的问题,提出基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理优化控制方法。首先,通过分析污水处理过程,建立基于神经网络的污水处理模型;其次,考虑到污水处理过程大时变和强耦合的特征,通过Pareto分布和动态步长改善多目标布谷鸟算法的收敛性后用于优化目标函数,获得溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值;最后,利用PID控制器对关键变量的优化设定值进行跟踪控制,实现污水处理过程多目标优化控制。基于BSM1的仿真结果表明,与其它几种方法相比,所提方法在保证出水水质参数达标的前提下,更好地降低污水处理过程的能耗。3.污水处理过程优化控制研究的关键主要体现在控制变量与目标函数之间的建模、目标函数之间的解耦及底层回路的跟踪控制,单纯对某一部分进行研究并不能够达到最大化的节能降耗和保护环境。基于此,提出一种基于混合多目标布谷鸟算法的污水处理智能优化控制方法。首先,由于污水处理过程具有非线性和强耦合的特点,建立模糊神经网络的污水处理模型;其次,鉴于污水处理的耦合和动态特性,基于动态步长和发现概率及结合快速非支配排序遗传算法的寻优能力来改进算法的多样性和收敛性,得到混合的多目标布谷鸟算法用于寻优出控制器的动态最优设定值;最后,使用模糊控制器用于污水处理底层回路的跟踪控制。基于BSM1的仿真结果表明,所提出的方法可以有效地应用在污水处理过程中,实现节能降耗和保护环境的目的。
语种	中文
页码	68
URL标识	查看原文
内容类型	学位论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/95170]
专题	兰州理工大学
作者单位	兰州理工大学
推荐引用方式 GB/T 7714	李丽娟. 基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理过程优化控制研究[D]. 2019.

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