【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污染物的一種有效方法,是目前世界上工業(yè)有機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、時變性與隨機性的特點,其控制過程十分復雜,采用傳統(tǒng)的控制方法難以實現(xiàn)污水處理的實時控制。 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、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基金項目(編號60774032)、廣東省自然科學基金博士啟動項目(編號9451064101002853)和教育部高等學校博士學科點專項科研基金(新教師基金課題)(編號20070561006),以廣州市瀝n匚鬯沓У奈鬯砉ひ瘴韻�，，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、出水指標值的預測、預測模型的建立和優(yōu)化控制等,進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)實意義。 本文的主要研究成果和創(chuàng)新點有: 1、針對污水處理過程中測量儀器有時會檢測到異常的數(shù)據(jù),提出了本體/異體檢測機制與負向選擇結(jié)合3σ準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。仿真實驗證明這種方法適合對污水數(shù)據(jù)進行檢測,能夠有效地監(jiān)控測量儀器的運行狀況。 2、提出了對異常數(shù)據(jù)進行修正的模型--AR模型。AR模型是一種時間序列分析方法,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行預測的一種數(shù)學方法。用信息論準則對AR模型定階,再用Burg方法建立AR模型。一旦檢測到異常值,即用前一時段的正常值來修正,從而達到數(shù)據(jù)恢復的目的。算法預測精度較高、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,將基于相關性函數(shù)和最小二乘的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法應用到污水數(shù)據(jù)的處理上來,對支持程度高的傳感器數(shù)據(jù)進行融合,而支持程度低的傳感器數(shù)據(jù)不參加融合。該方法計算簡單,對測量數(shù)據(jù)進行融合時不需要其先驗信息,所得融合結(jié)果精度高。在此基礎上,提出改進的最小二乘的多傳感器數(shù)據(jù)融合算法,并且利用評價標準比較了兩種融合方法。 4、以污水處理過程的反應方程的計算值為參考值,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上,提出基于嶺估計的新的觀測融合算法,以定義損失函數(shù)為評價標準,證明了新算法優(yōu)于其它幾種算法,用仿真實驗表明了Kalman濾波觀測融合算法的優(yōu)越性。 5、提出一種應用于污水處理過程出水指標的預測算法。研究了帶混沌動態(tài)量的自適應學習率的自回歸小波神經(jīng)網(wǎng)絡的辨識模型;再利用LS-SVM建立預測模型,以一種新的混合變異的免疫算法對LS-SVM的影響預測精度的幾個有關參數(shù)進行優(yōu)化,用下鞅理論證明了該免疫優(yōu)化算法是幾乎處處強收斂甚至具有更強的收斂性。仿真實驗表明提出的預測模型的預測精度高。 6、提出一種以多約束條件為基礎的,運行費用最少為目標的多變量最優(yōu)控制算法。用LS-SVM預測出水指標,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)化控制問題的計算方法。仿真實驗表明算法能夠降低生產(chǎn)費用。
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：X703

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本文編號：2609609