發(fā)布時(shí)間：2020-03-31 21:33

【摘要】：活性污泥法污水處理是一種模擬水的自凈化過程,利用自然界中微生物的生命活動來清除污水中有機(jī)污染物的一種有效方法,是目前世界上工業(yè)有機(jī)污水處理和城市污水二次處理的主要途徑。 污水處理過程具有多變量、非線性、時(shí)變性與隨機(jī)性的特點(diǎn),其控制過程十分復(fù)雜,采用傳統(tǒng)的控制方法難以實(shí)現(xiàn)污水處理的實(shí)時(shí)控制。 近年來,人工智能方法的引入有力地推動了污水生化處理過程的控制技術(shù)的研究。但是雖然現(xiàn)有的研究取得了一定的成果,研究卻偏重于模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、專家系統(tǒng)等,本論文針對城市污水處理的特性,以LS-SVM為基礎(chǔ)研究智能建模和優(yōu)化控制的方法。 本課題來源于國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(編號60774032)、廣東省自然科學(xué)基金博士啟動項(xiàng)目(編號9451064101002853)和教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(新教師基金課題)(編號20070561006),以廣州市瀝n匚鬯�处理厂的污水处理工艺为俄嶓，，主要利用ARMA模型、Kalman濾波、數(shù)據(jù)融合、人工免疫以及LS-SVM等人工智能方法對生化處理過程中建模的若干問題,包括異常數(shù)據(jù)的檢測、Kalman濾波觀測融合、出水指標(biāo)值的預(yù)測、預(yù)測模型的建立和優(yōu)化控制等,進(jìn)行了較為深入的研究,取得了一定的研究成果,具有理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。 本文的主要研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)有: 1、針對污水處理過程中測量儀器有時(shí)會檢測到異常的數(shù)據(jù),提出了本體/異體檢測機(jī)制與負(fù)向選擇結(jié)合3σ準(zhǔn)則的算法檢測異常值,建立代表正常數(shù)據(jù)特征的本體集合與代表異常數(shù)據(jù)特征的抗體集合。這樣既可以用數(shù)據(jù)集的方法也可以用直接的方法檢測異常值。仿真實(shí)驗(yàn)證明這種方法適合對污水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行檢測,能夠有效地監(jiān)控測量儀器的運(yùn)行狀況。 2、提出了對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行修正的模型--AR模型。AR模型是一種時(shí)間序列分析方法,是利用序列的歷史信息以及歷史信息之間的相互作用,對序列的未來軌跡進(jìn)行預(yù)測的一種數(shù)學(xué)方法。用信息論準(zhǔn)則對AR模型定階,再用Burg方法建立AR模型。一旦檢測到異常值,即用前一時(shí)段的正常值來修正,從而達(dá)到數(shù)據(jù)恢復(fù)的目的。算法預(yù)測精度較高、具備良好的穩(wěn)定性,也適合于污水處理過程的數(shù)據(jù)修正。 3、考慮到污水處理過程的多傳感器數(shù)據(jù)采集問題,將基于相關(guān)性函數(shù)和最小二乘的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法應(yīng)用到污水?dāng)?shù)據(jù)的處理上來,對支持程度高的傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,而支持程度低的傳感器數(shù)據(jù)不參加融合。該方法計(jì)算簡單,對測量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合時(shí)不需要其先驗(yàn)信息,所得融合結(jié)果精度高。在此基礎(chǔ)上,提出改進(jìn)的最小二乘的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法,并且利用評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)比較了兩種融合方法。 4、以污水處理過程的反應(yīng)方程的計(jì)算值為參考值,提出基于非線性系統(tǒng)的Kalman濾波觀測融合算法。研究了Kalman濾波非線性系統(tǒng)的線性化方法,提出在不同觀測矩陣情況下的數(shù)據(jù)融合問題,并在已有的幾種觀測融合算法的基礎(chǔ)上,提出基于嶺估計(jì)的新的觀測融合算法,以定義損失函數(shù)為評價(jià)標(biāo)準(zhǔn),證明了新算法優(yōu)于其它幾種算法,用仿真實(shí)驗(yàn)表明了Kalman濾波觀測融合算法的優(yōu)越性。 5、提出一種應(yīng)用于污水處理過程出水指標(biāo)的預(yù)測算法。研究了帶混沌動態(tài)量的自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的自回歸小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識模型;再利用LS-SVM建立預(yù)測模型,以一種新的混合變異的免疫算法對LS-SVM的影響預(yù)測精度的幾個(gè)有關(guān)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,用下鞅理論證明了該免疫優(yōu)化算法是幾乎處處強(qiáng)收斂甚至具有更強(qiáng)的收斂性。仿真實(shí)驗(yàn)表明提出的預(yù)測模型的預(yù)測精度高。 6、提出一種以多約束條件為基礎(chǔ)的,運(yùn)行費(fèi)用最少為目標(biāo)的多變量最優(yōu)控制算法。用LS-SVM預(yù)測出水指標(biāo),在滿足COD、SS、NH3-H的出水要求的條件下,給出污水處理過程中多變量最優(yōu)控制的數(shù)學(xué)模型,提出一種采用粒子群算法求解污水處理過程優(yōu)化控制問題的計(jì)算方法。仿真實(shí)驗(yàn)表明算法能夠降低生產(chǎn)費(fèi)用。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：X703

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本文編號：2609609