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    污水生化處理過程機理復雜,具有強耦合性
    瀏覽: 發布日期:2019-10-21
      污水生化處理過程機理復雜,具有強耦合性、非線性、時變性等特征,智能化算法的引入能有力推動污水處理研究的發展。免疫算法是基于生物免疫機理而建立起來的用于解決各種復雜問題的智能化算法,已經廣泛應用在故障診斷、優化計算、智能控制等領域中。但是,免疫算法的理論和應用研究還有較大的空間,在污水處理系統中的應用研究還很少。本文在總結前人工作的基礎上,對免疫算法的理論進行了深入的研究和改進,并將其應用于污水處理系統的異常數據檢測、出水水質預測、模型參數估計、解耦控制及*優控制中。
     
      本文的主要研究內容概括如下:
     
      1.為了獲得高品質的污水處理數據,采用改進的實值負向選擇算法對采集到的數據進行檢測,剔除異常數據。該算法通過采用可變尺寸檢測器,同時限制檢測器的*小半徑來提高算法的性能。通過對時間序列信號進行檢測,驗證了改進算法的有效性。將改進的實值負向選擇算法應用于污水處理系統異常數據檢測中,仿真結果表明,該算法提高了污水異常數據的檢測精度。
     
      2.為了提高污水處理系統出水水質的預測精度,根據某污水處理廠工藝流程及進水水質特點,分析了影響出水水質的主要因素。污水處理系統是一個多輸入多輸出系統,而傳統的支持向量回歸機(SVRM)算法只適用于單輸出系統,若采用構造一系列單輸出SVRM模型的方法,由于輸出變量之間的關聯性,增加了算法復雜性且精度較差。為了解決多輸出系統預測問題,提出了一種多輸出*小二乘支持向量回歸機(LS-SVRM)算法。采用多輸出LS-SVRM進行污水處理系統出水水質預測,并應用免疫算法來優化多輸出LS-SVRM的參數。仿真結果表明,所提出的方法提高了污水處理系統出水水質的預測精度。
     
      3.針對污水處理系統活性污泥模型參數不確定,以及應用于不同環境的模型參數并不能取同樣參數值的問題,提出了一種基于改進免疫算法的模型參數估計方法。在改進的免疫算法中,根據生物免疫機制及生物進化的周期性,設計了一種周期變化變異算子,提高了算法的搜索效率。同時,將抗體濃度與親和度矢量距離相結合作為評價指標,設計了一種改進的免疫選擇算子,避免了僅僅以親和度作為免疫選擇評價標準,低親和度抗體過度抑制的缺點?;隈R爾科夫鏈分析了改進免疫算法的收斂性,并通過測試函數驗證了該算法的有效性。將改進的免疫算法應用到活性污泥模型參數估計中,仿真結果表明,該方法提高了模型參數的估計精度。
     
      4.針對氨氮濃度和硝態氮濃度之間相互耦合,以及常規的PID控制方法難以獲得滿意控制效果的特點,以溶解氧濃度和內循環流量為操作變量,采用PID神經網絡(PIDNN)對氨氮濃度和硝態氮濃度進行解耦控制。針對PIDNN連接權值容易陷入局部*優值,應用免疫算法優化PIDNN連接權值,并對解耦控制系統的穩定條件進行了分析。免疫算法采用抗體濃度與親和度矢量距離相結合的免疫選擇算子,提高算法尋找PIDNN連接權值*優值的能力。仿真所需的化學計量系數和動力學參數采用活性污泥模型參數估計值,仿真結果表明,該方法對污水生化處理系統具有很好的解耦能力和控制品質。
     
      5.針對污水處理過程運行費用*優控制問題,以污泥排放量和溶解氧濃度作為控制變量,以剩余污泥處理、污泥回流與供氣三者的運行費用之和作為性能指標,以有機物排放總量和出水水質作為約束條件,提出了一種新型免疫算法求解污水處理過程運行費用的*優值。新型免疫算法將變尺度方法引入到高斯變異和柯西變異中,設計了一種變尺度混合變異算子,提高了算法的搜索效率,并對該算法的收斂性、穩定性和時間復雜度進行了分析。將新型免疫算法與基本免疫算法和遺傳算法進行比較,仿真結果表明,新型免疫算法的收斂速度*快,搜索到的運行費用*優值的次數*多,運行費用平均值和方差*小。
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