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生物流化床污水处理软测量建模与智能控制法

作　者: 苏震
导　师: 刘载文
学　校: 北京工商大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 生物流化床 软测量建模 T-S模糊控制 过程神经网络 遗传算法
分类号: X703
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


生物流化床是一种高效的污水处理新技术,属于一种非线性、大滞后、时变、多变量耦合的复杂系统,难以建立精确的数学模型,同时缺少智能、有效的控制方法和方案。生物流化床的自动控制问题已成为其广泛应用的重要障碍之一。本文在介绍了生物流化床的特性和发展状况,深入分析了生物流化床以及流化床在其他领域的先进控制及其应用情况后,提出了一套生物流化床污水处理智能控制方案。为解决污水处理过程出水水质指标(如BOD5,Biochemical Oxygen Demand)难以在线测量问题,并考虑到污水处理过程与时间有关的特点,建立了基于过程神经网络的生物流化床污水处理出水水质BOD5的软测量模型。在基于正交基展开的学习算法基础上进行改进,采用遗传算法对模型训练的学习速率进行优化,实现自适应变速率的学习。通过实验及仿真验证了该方法的有效性。针对生物流化床污水处理系统的非线性、时滞、时变和多变量耦合等问题,提出一种基于遗传算法的改进T-S模糊自适应控制方法。采用遗传算法优化模糊隶属度函数,引入积分环节,降低T-S模糊控制器维数,简化规则,并引入模糊预估方法对系统的时滞进行补偿。另外,本文对基于DRNN(Diagonal Recurrent Neural Network)网络辨识的自整定PID控制进行了建模研究,通过DRNN神经网络对被控对象进行在线辨识,建立其在线模型并为PID控制器提供梯度信息。同时考虑到系统输出变量之间的特殊耦合关系,将反馈偏差划分为不同等级,来调整PID参数修正速率的快慢,并在生物流化床方面应用做了仿真分析。实验结果表明,方法可行且有效。最后完成了基于西门子S7-200生物流化床污水处理实验系统的设计与搭建工作,对Webaccess与Flash交互制作的监控软件设计进行说明。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第一章 绪论  8-17
  1.1 课题来源及背景  8-9
    1.1.1 课题来源  8
    1.1.2 课题背景  8-9
  1.2 生物流化床及其控制方法研究状况  9-11
    1.2.1 生物流化床工作原理  9
    1.2.2 生物流化床特性  9-10
    1.2.3 生物流化床研究状况  10-11
  1.3 智能控制方法  11-14
    1.3.1 自适应控制  11-12
    1.3.2 模糊控制  12-13
    1.3.3 神经网络控制  13
    1.3.4 专家控制  13-14
  1.4 课题研究目的及意义  14-15
  1.5 课题研究的内容及方案  15-17
    1.5.1 课题研究的内容  15
    1.5.2 课题研究的方案  15-16
    1.5.3 本章小结  16-17
第二章 基于过程神经网络的BOD_5软测量模型  17-31
  2.1 软测量建模  17
  2.2 过程神经网络  17-19
    2.2.1 过程神元的定义  17-18
    2.2.2 过程神经网络的基本模型  18-19
  2.3 过程神经网络在软测量建模中的应用  19
  2.4 遗传算法及其在控制、测量方面的应用  19-20
  2.5 基于遗传算法改进的过程神经网络BOD_5 软测量模型  20-29
    2.5.1 污水处理中软测量的必要性  20-21
    2.5.2 软测量模型变量的选取  21-22
    2.5.3 过程神经网络结构的确定  22
    2.5.4 基于遗传算法训练速率寻优的改进算法  22-25
    2.5.5 过程神经网络BOD_5 软测量模型的实现  25-27
    2.5.6 实验分析  27-29
  2.6 本章小结  29-31
第三章 基于遗传算法改进的T-S 模糊控制及在生物流化床的应用  31-42
  3.1 T-S 模糊控制  31-32
    3.1.1 T-S 模糊控制的理论基础  31-32
    3.1.2 T-S 模糊控制的基本特点  32
  3.2 分层模糊控制  32-35
    3.2.1 模糊控制的变量选取  32-33
    3.2.2 分层模糊控制方案  33-35
  3.3 遗传算法改进T-S 模糊自适应控制方法  35-41
    3.3.1 基于遗传算法改进的T-S 模糊自适应控制  35-38
    3.3.2 模糊预估模块的设计  38-39
    3.3.3 实验分析  39-41
  3.4 本章小结  41-42
第四章 基于DRNN 网络辨识的自整定PID 解耦控制及在生物流化床的应用  42-52
  4.1 PID 参数整定方法  42-44
    4.1.1 基于模型的PID 参数整定方法  42-43
    4.1.2 基于规则的PID 参数整定方法  43-44
  4.2 基于DRNN 辨识的自整定PID 解耦控制算法  44-49
    4.2.1 网络辨识器结构  44-45
    4.2.2 DRNN 网络权值修正算法  45-47
    4.2.3 控制器PID 参数修正算法  47-48
    4.2.4 PID 参数修正率计算算法  48-49
    4.2.5 控制器输出算法  49
  4.3 算法验证  49-51
  4.4 本章小结  51-52
第五章 生物流化床污水处理监控系统设计与实现  52-60
  5.1 生物流化床污水处理监控系统设计  52-54
  5.2 基于西门子S7-200PLC 的下位机程序控制  54-56
    5.2.1 下位机接口设计  54-55
    5.2.2 下位机软件设计  55-56
  5.3 基于Webaccess 和Flash 交互制作实现的上位机监控  56-59
  5.4 本章小结  59-60
第六章 总结与展望  60-62
  6.1 总结  60-61
  6.2 展望  61-62
参考文献  62-65
在学期间发表的学术论文及研究成果  65-66
致谢  66

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中图分类: > 环境科学、安全科学 > 废物处理与综合利用 > 一般性问题 > 废水的处理与利用
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