基于ESN的污水处理过程优化控制方法研究

【摘要】：污水处理过程是一个复杂的动态的生化反应过程，具有高度非线性、变量繁多、大滞后和干扰严重等特征。因此，无法建立其精确的数学模型。传统的控制方法不能获得令人满意的控制效果。为了提高污水处理能力，保证出水水质达标，降低操作成本，研究新型的污水处理过程智能优化控制策略不仅具有重要的理论意义，而且非常具有实际的应用价值。 论文以基准仿真模型（Benchmark Simulation Model no.1，BSM1）为基础，设计了一种污水处理过程多变量自适应预测控制策略，提出了一种基于设定值优化模型的优化控制方法，最后建立了一种在线预测优化控制系统。论文的主要工作和创新点如下： 1、深入分析了由欧盟科学技术合作组织（COST）和国际水协（IWA）合作共同提出的仿真基准模型BSM1，并在matlab环境下实现了BSM1平台的可视化运行，为新型控制策略的研究工作奠定了基础。 2、针对污水处理过程高度非线性、大时变、大滞后等特征，提出了一种基于回声状态网络（Echo State Network，ESN）的多变量自适应预测控制策略。首先，利用ESN建立了预测模型，其次设计了ESN辨识器，通过计算辨识器与实际输出的差补偿建立预测模型时产生的误差。最后，在BSM1平台中与PID、基于BP模型的预测控制进行了比较，该方法对溶解氧浓度和硝态氮浓度具有更高的控制精度。 3、通过挖掘进水流量以及进水组分与控制变量设定值之间的关系，建立了设定值优化模型。将建立的设定值优化模型作为控制系统的上层，底层采用基于ESN的多变量自适应预测控制测略，实现了基于设定值优化模型的优化控制。该方法不需要复杂的计算，实验结果表明，设定值优化模型能根据进水状态产生相应的控制变量设定值，基于设定值优化模型的控制方法能够在出水达标的前提下降低污水处理过程能耗。 4、为解决污水处理过程能耗过高的问题并适应污水处理过程的实时性，提出了一种基于ESN的在线预测优化控制系统。通过对各种优化算法的研究，设计了ESN优化控制算法，并应用于污水处理过程中，对溶解氧浓度和硝态氮浓度实施了优化控制。实验表明，该方法能够动态优化底层控制器的设定值，并降低了能耗。 【关键词】：污水处理过程 BSM1 ESN 设定值优化模型 优化控制
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-9
• 第1章 绪论9-21
• 1.1 课题背景及研究意义9-11
• 1.1.1 课题背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 活性污泥处理工艺及流程概述11-14
• 1.2.1 活性污泥法污水处理工艺分类11-12
• 1.2.2 活性污泥法污水处理流程概述12-14
• 1.3 污水处理过程控制的现状14-17
• 1.3.1 污水处理中控制的影响因素14-15
• 1.3.2 污水处理过程控制方法的现状15-17
• 1.4 课题来源17-18
• 1.5 论文主要研究内容与结构安排18-21
• 第2章 污水处理过程模型分析21-35
• 2.1 活性污泥 1 号模型(ASM1)描述21-26
• 2.1.1 ASM1 的描述21-22
• 2.1.2 ASM1 所含的组分22-23
• 2.1.3 ASM1 的 8 个反应过程23-24
• 2.1.4 ASM1 的 19 个参数24-26
• 2.2 BSM1 描述26-31
• 2.2.1 生化池模型26-27
• 2.2.2 二沉池模型27-30
• 2.2.3 性能评价指标30-31
• 2.3 污水处理过程神经网络模型31-33
• 2.3.1 数据采集及网络输入输出的确定31-32
• 2.3.2 模型结构算法的选择和训练检验32
• 2.3.3 基于神经网络的污水处理过程建模32-33
• 2.4 小结33-35
• 第3章 基于 ESN 的污水处理多变量自适应预测控制35-47
• 3.1 BSM1 平台的实现35-36
• 3.2 预测控制的原理36-37
• 3.3 污水处理多变量自适应预测控制37-42
• 3.3.1 回声状态网络介绍37-38
• 3.3.2 预测控制器结构描述38-42
• 3.4 实验结果及分析42-45
• 3.5 小结45-47
• 第4章 基于 ESN 设定值优化模型的污水处理优化控制47-59
• 4.1 优化目标函数的定义及分析47-49
• 4.2 能耗因子、出水指标以及组分的关系49-51
• 4.3 基于设定值优化模型的控制系统51-53
• 4.3.1 优化模型的模型分析52
• 4.3.2 优化模型的建立52-53
• 4.4 实验结果及分析53-56
• 4.5 小结56-59
• 第5章 基于 ESN 的污水处理过程在线优化控制59-71
• 5.1 优化算法简介59-61
• 5.2 优化问题描述61-62
• 5.3 优化控制系统结构62-65
• 5.3.1 性能指标预测模型63-64
• 5.3.2 神经网络优化模型64-65
• 5.4 仿真结果及分析65-70
• 5.5 小结70-71
• 结论与展望71-73
• 参考文献73-77
• 附录77-79
• 攻读硕士学位期间所获得的研究成果79-81
• 致谢81-82

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