基于知识的污水生化处理过程智能优化方法

发布时间：2018-04-03 08:10

  本文选题：污水处理过程　切入点：能耗　出处：《自动化学报》2017年06期

【摘要】：针对污水处理过程控制能耗过大和水质超标严重等问题,本文提出一种基于知识的污水生化处理过程智能优化控制方法.该方法通过记忆多目标智能优化算法的动态处理信息,建立环境变量参数与最优解之间的知识模型.优化算法利用知识库中非支配解的引导,结合定向局部区域寻优以及随机全局寻优策略,提高了算法的收敛性,获取了更高质量的解.最后基于国际通用平台BSM1进行实验验证.结果表明,与其他优化算法相比,该方法能够在保证出水水质的前提下产生更少的能量消耗.
[Abstract]:Aiming at the problems of excessive energy consumption and excessive water quality in wastewater treatment process, a knowledge-based intelligent optimization control method for wastewater biochemical treatment process is proposed in this paper.By memorizing the dynamic information of the multi-objective intelligent optimization algorithm, the knowledge model between the parameters of environmental variables and the optimal solution is established.The optimization algorithm uses the guidance of non-dominated solution in the knowledge base, combined with directed local region optimization and random global optimization strategy, improves the convergence of the algorithm and obtains a higher quality solution.Finally, the experimental verification is carried out based on the international common platform BSM1.The results show that compared with other optimization algorithms, this method can produce less energy consumption on the premise of ensuring the effluent quality.
【作者单位】： 北京工业大学信息学部;计算智能与智能系统北京市重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61533002) 国家杰出青年科学基金项目(61225016)资助~~
【分类号】：TP18;X703

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