基于遗传算法优化的RBF神经网络在污水处理中的研究与应用
基于遗传算法优化的RBF神经网络在污水处理中的研究与应用【摘要】:活性污泥法处理污水的工艺过程中曝气阶段是耗能最高的过程,所以对曝气过程的节能研究是降低污水厂能耗的首要选择。活性污
【学位授予单位】:华东理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:X703;TP18
【目录】:
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第1章 绪论10-17
- 1.1 课题背景及来源10-11
- 1.1.1 课题背景10
- 1.1.2 课题来源10-11
- 1.2 污水处理工艺流程11-14
- 1.2.1 污水水质指标11
- 1.2.2 活性污泥处理法11-14
- 1.2.3 活性污泥法数学模型14
- 1.3 溶解氧控制的研究现状14-15
- 1.3.1 国外溶解氧控制技术15
- 1.3.2 国内溶解氧控制技术15
- 1.4 主要研究内容和本文结构安排15-17
- 第2章 污水处理厂自动控制系统17-31
- 2.1 全场控制系统17-18
- 2.2 中控室18
- 2.3 现场控制站18-19
- 2.4 可编程控制器19-24
- 2.4.1 Logix 5000编程软件19-21
- 2.4.2 粗格栅控制功能实现21-22
- 2.4.3 进水泵房的控制22-23
- 2.4.4 细格栅和沉砂池控制23-24
- 2.4.5 鼓风机房和二沉池控制24
- 2.4.6 污泥脱水机房内控制24
- 2.5 上位机监控系统24-30
- 2.5.1 组态软件24-25
- 2.5.2 ForceControl简介25-26
- 2.5.3 上位机监控系统的功能26-30
- 2.6 本章小结30-31
- 第3章 RBF神经网络预测模型的建立31-43
- 3.1 传统曝气控制方式31
- 3.2 精确曝气控制方式31-34
- 3.2.1 模糊控制方式33-34
- 3.2.2 神经网络控制方式34
- 3.3 软测量模型34-38
- 3.3.1 软测量介绍34-37
- 3.3.2 RBF神经网络37-38
- 3.4 预测溶解氧模型38-41
- 3.4.1 数据预处理39
- 3.4.2 RBF模型的学习规则39-41
- 3.4.3 RBF模型的输出规则41
- 3.5 RBF的缺点以及存在的问题41-42
- 3.6 本章小结42-43
- 第4章 基于遗传算法优化的RBF神经网络预测模型43-50
- 4.1 遗传算法介绍43-44
- 4.2 遗传算法优化RBF神经网络44-46
- 4.2.1 编码44
- 4.2.2 适应度函数44-45
- 4.2.3 选择45
- 4.2.4 交叉45-46
- 4.2.5 变异46
- 4.3 软测量模型仿真结果46-47
- 4.4 GA优化的RBF模型的仿真结果47-49
- 4.5 本章小结49-50
- 第5章 精确曝气系统现场实施50-61
- 5.1 现场控制系统设计方案50-51
- 5.2 现场控制系统实施调试过程51-56
- 5.3 自控系统通讯56-57
- 5.4 实施效果57-60
- 5.5 本章小结60-61
- 第6章 总结与展望61-63
- 6.1 总结61-62
- 6.2 展望62-63
- 参考文献63-68
- 致谢68-69
- 作者攻读硕士学位期间发表的论文69
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