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缺氧变速生物滤池污水处理系统混合智能控制研究

冯裕钊  
【摘要】:智能控制是一门新兴的理论和技术,是控制理论发展的高级阶段。 模 糊控制、 神经网络控制、 专家控制等构成了智能控制新的学科体系, 其在 污水处理控制领域中的应用在国内外尚处在探索性研究阶段, 是当前污水 处理工业控制领域一项备受关注的研究课题。 本文在较全面地分析了污水 处理智能控制研究现状,以及模糊控制(FC)、神经网络控制(ANNC) 基本原理的基础上,以模糊逻辑(FL)理论为核心,提出了污水处理混 合智能控制思想,在国内首次将模糊控制与 PID,神经网络相结合的混合 智能控制方法引入变速生物滤池工艺自动控制中, 在污水处理混合智能控 制研究方面进行了一些开拓性和探索性的研究工作, 为提高我国污水处理 智能控制水平提供了新的思路 。 论文以重庆市重点科技攻关课题“中小城镇缺氧/需氧组合式污水处 理关键技术研究与工程示范——控制系统研究子专题”为对象,对核心技 术缺氧变速生物滤池进行了混合智能控制研究, 对其后补工艺进行了鲁棒 控制研究, 完成了缺氧变速生物滤池混合智能控制系统的开发研制和实验 研究。 论文的主要工作和结论如下: 1、论文分析了缺氧变速生物滤池污水处理工艺的特点,建立了其混 合 智 能 控 制 的 总 体 构 架 提 出 了 污 水 处 理 Fuzzy-PID、IGA-Fuzzy 和 ERBFNNC 混合智能控制结构和设计方法。 2、 针对污水处理厂水量、水质对控制系统稳定性的影响, 为避免在 考察水量样本时不计及样本分布特性而造成的预测误差较大的缺点, 首次 提出基于样本模糊分布识别的短期预测方法, 为解决水量波动对控制系统 稳定性影响提供了技术支撑; 为解决水质传感器欠缺的难题, 将神经网络 技术与模糊数学有机结合, 提出水质神经网络预测智能软计算(软测量) 模型与算法, 为解决水质测量滞后对污水处理控制系统带来的不协调进行 了创新性研究。 3、 针对缺氧生物滤池工艺存在的模糊控制规则不易建立、模糊控制 器参数不易调整等问题, 论文将模糊控制理论与 PID 控制(F-PID)理论 有机地结合起来, 提出了一种快速模糊自适应 PID 控制方法, 使控制器参 数能够随污水处理系统运行工况的变化得到实时在线修正, 实现控制器具 有快速自适应性的目标, 有效地解决了PID参数整定和自适应控制中所存 在的问题。利用改进的基因遗传算法(IGA)实现了对模糊控制规则的优 I WP=6 重庆大学博士学位论文 化调整, 克服了单凭经验和反复试算法设计污水处理模糊控制器时所存在 的困难, 使模糊控制理论在污水处理控制中的应用变得容易 。 4、 利用神经网络的非线性自学习能力, 提出了变速生物滤池 COD 去 除率及其变化为控制参数, 反冲洗强度为控制变量的生物滤池混合智能控 制系统。 构建了误差增强型算法且能自动生成控制规则的模糊神经网络控 制器。 通过学习对作用力不大和无效的规则进行删除, 自动生成有效规则, 避免了控制规则“爆炸”现象 。 5、 首次提出了基于变参数活性污泥系统鲁棒控制思想。 针对缺氧变 速生物滤池污水处理的特性, 其滤池出水水质必须考虑后处理工艺的特 点, 根据科研示范工程——城南污水处理厂的实际情况, 建立了活性污泥 系统的鲁棒控制模型 。 6、利用 Matlab12 平台对所提出的污水处理混合智能控制进行了仿真 研究,并开发成功了生物滤池智能控制实验系统, 通过仿真和实验, 证明 提出的方法是有效和适用的。


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