基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理过程优化控制研究

发布时间：2021-08-19 23:42

　　水资源的缺乏以及各地层出不穷的水污染事件,使得人们将污水处理放到重要位置。建立污水处理厂对污水进行处理来净化水和保护环境是一种有效的方式,污水处理过程具有高非线性、大时变、大滞后和强耦合等特点,使得其控制难度较大,而传统的控制方法应用于污水处理时存在出水水质差、能量消耗大和运行成本高等问题。因此,研究新型有效的污水处理过程优化控制策略,是缓解生态环境恶化,实现节能降耗与可持续发展的重要举措。本文针对污水处理过程中存在的问题,以活性污泥法污水处理基准仿真模型BSM1为仿真对象,结合污水处理过程的特点和神经网络特性,提出了基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理优化控制方法,实现污水处理过程的优化控制。论文的主要研究内容如下:1.在MATLAB平台上建立BSM1模型,然后以BSM1模型为仿真对象,使用COST提供的入水数据文件模拟仿真不同天气工况下的污染物浓度和入水流量的动态变化,为后续的污水生化处理系统控制方案的研究奠定基础。2.针对如何确定污水处理过程中溶解氧和硝态氮控制器设定值的问题,提出基于改进多目标布谷鸟算法的污水处理优化控制方法。首先,通过分析污水处理过程,建立基于神经网络的污水处理... 

【文章来源】：兰州理工大学甘肃省

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

013-2014年全国废水中氨氮排放量

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进多目标布谷鸟搜索算法的翼型气动优化设计[J]. 张鑫帅,刘俊,罗世彬.  航空学报. 2019(06)
[2]城市污水处理过程模型研究综述[J]. 乔俊飞,卢超,王磊,韩红桂.  信息与控制. 2018(02)
[3]污水处理过程溶解氧浓度的自抗扰控制[J]. 魏伟,左敏,李伟,王小艺,刘载文.  控制理论与应用. 2018(01)
[4]污水处理决策优化控制[J]. 栗三一,乔俊飞,李文静,顾锞.  自动化学报. 2018(12)
[5]基于约束多目标骨干粒子群的污水处理过程优化控制[J]. 周红标.  电子测量与仪器学报. 2017(09)
[6]污水处理出水BOD区间预测建模[J]. 柴伟,纪镐南.  哈尔滨工业大学学报. 2018(02)
[7]混合多目标骨干粒子群优化算法在污水处理过程优化控制中的应用[J]. 周红标,乔俊飞.  化工学报. 2017(09)
[8]混沌云模型多目标布谷鸟搜索算法[J]. 马艺元,宋卫平,宁爱平,牛海帆.  计算机应用. 2017(04)
[9]改进多目标布谷鸟算法的梯级水电站优化调度[J]. 杨晓萍,黄瑜珈,黄强.  水力发电学报. 2017(03)
[10]基于自组织模糊神经网络的出水总磷预测[J]. 乔俊飞,周红标.  控制理论与应用. 2017(02)

博士论文
[1]污水生化处理系统的智能预测及优化控制策略研究[D]. 林梅金.华南理工大学 2015
[2]污水生化处理系统的软测量及自适应优化控制策略研究[D]. 罗隆.华南理工大学 2014
[3]基于神经网络的污水处理过程实时优化控制研究[D]. 韩广.北京工业大学 2014

硕士论文
[1]基于改进人工免疫算法的污水处理过程优化研究[D]. 杨文君.兰州理工大学 2018
[2]活性污泥过程关键性问题及控制策略研究[D]. 王俊禄.兰州理工大学 2018
[3]基于PSO-DE的污水处理系统优化控制与实现[D]. 葛沈浩.浙江工业大学 2015
[4]多目标布谷鸟搜索算法及其应用研究[D]. 李娜.西安工程大学 2015
[5]污水处理过程节能优化控制方法的研究[D]. 黄晓琪.北京工业大学 2013



本文编号：3352363