神经网络的污水处理过程多目标优化控制方法

发布时间：2017-10-26 20:00

  本文关键词：神经网络的污水处理过程多目标优化控制方法

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【摘要】：针对污水处理过程能耗过高问题,提出一种基于神经网络的动态多目标优化控制方法。该方法对污水处理过程中的曝气能耗和泵送能耗同时优化,通过NSGA-II进化算法实现溶解氧浓度和硝态氮浓度设定值的动态寻优,由PID控制实现底层跟踪。采用神经网络在线建模方法构造污水处理过程多目标优化模型,解决了优化变量与性能指标间没有精确数学描述的问题。基于国际基准仿真平台BSM1的实验表明,与PID控制、单目标优化控制方法相比,多目标优化控制在保证出水水质达标的前提下可以获得更优的节能效果。
【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;河南理工大学电气工程与自动化学院;计算智能与智能系统北京市重点实验室;
【关键词】： 多目标优化 神经网络 能量消耗 污水处理 基准仿真模型BSM
【基金】：国家杰出青年科学基金项目(61225016) 国家自然科学基金项目(61533002,61203099) 北京市自然科学基金项目(4122006)
【分类号】：X703;TP183
【正文快照】： 污水处理是高能耗的复杂流程工业系统,其操 作连续运行且需要保证出水水质达标[1]。对污水处理过程实施优化控制,不仅可以优化微生物生长环境,提高系统性能,而且可以降低污水处理运行成本,保证出水水质达标[2]。因此,从节能降耗和保护环境角度,实施污水处理过程优化控制具有

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本文编号：1100198