基于Multi-Agent的分布式污水处理智能化系统研究
发布时间：2023-05-31 00:59
污水处理过程由于反应机理复杂,且具有多变量、非线性、时变性、随机性和复杂性的特点,属难以控制的复杂工业过程,采用传统的控制理论及技术难以实现其稳定运行和出水的达标排放。目前,人工智能技术在工程系统中的应用研究,已成为其与各应用领域相融合的热点与重点,并取得了令人瞩目的成就,然而其在污水处理领域中的应用在国内尚处于探索性研究阶段。如何利用人工智能技术实现污水处理过程的稳定、可靠运行,保证出水达标排放以及节能降耗等,已成为迫切需要解决的课题。论文在较全面分析近几年来国内外污水处理领域人工智能技术应用研究现状,以及分布式人工智能Multi-Agent理论、粗糙集理论、专家系统理论和人工神经网络理论的基础上,提出了建立基于Multi-Agent理论的污水处理分布式智能化系统的新构想,以实现污水处理过程的智能控制、难测工艺参数的软测量、异常现象实时智能故障诊断以及冲突消解等智能化系统功能。并在Java语言环境下,基于开放的JADE(Java Agent Development Framework)3.2开发平台,遵循FIPA(Foundation for Intelligent Physical...
【文章页数】：185 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 问题的提出及研究意义
1.1.1 问题的提出
1.1.2 研究的意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 人工智能技术研究现状及发展趋势
1.2.2 人工智能技术在污水处理领域的研究现状及存在的问题
1.3 本文研究的目的和主要内容
1.3.1 本文研究的目的
1.3.2 本文研究的主要内容
2 活性污泥法工艺运行控制特性及其过程控制系统
2.1 概述
2.2 活性污泥工艺的运行参数
2.3 活性污泥工艺的过程控制参数
2.4 活性污泥数学模型
2.4.1 活性污泥过程动力学模型
2.4.2 IAWQ 活性污泥数学模型简介
2.4.3 活性污泥数学模型用于过程控制存在的问题分析
2.5 污水处理过程控制系统结构及控制策略分析
2.5.1 过程控制系统的特点及其发展历程
2.5.2 污水处理厂过程控制系统结构及控制方法
2.6 本章小结
3 基于MULTI-AGENT 的分布式污水处理智能化系统研究
3.1 引言
3.2 MULTI-AGENT系统理论概要
3.2.1 Agent 的概念和特性
3.2.2 Agent 的认知模型
3.2.3 Agent 的体系结构
3.2.4 MAS 的基本思想
3.2.5 MAS 中Agent 间的通信
3.2.6 MAS 中Agent 间的协商和冲突消解
3.2.7 MAS 的任务协作
3.2.8 Multi-Agent 技术应用概述
3.3 基于MULTI-AGENT的分布式污水处理智能化系统的意义及底层平台
3.3.1 构建分布式污水处理智能化系统的意义
3.3.2 基于 Multi-Agent 的分布式污水处理智能化系统的底层平台
3.4 基于 MULTI-AGENT 的分布式污水处理智能化系统结构
3.4.1 系统层次结构
3.4.2 系统结构模型
3.5 污水处理智能化系统中各 AGENT的内部逻辑结构及功能
3.5.1 执行 Agent 的内部逻辑结构及功能
3.5.2 冲突消解 Agent 的内部逻辑结构及功能
3.5.3 数据服务 Agent 的内部逻辑结构及功能
3.5.4 软测量 Agent 的内部逻辑结构及功能
3.5.5 故障诊断 Agent 的内部逻辑结构及功能
3.6 MAS 污水处理智能化系统与污水处理自动控制系统的集成方案
3.7 本章小结
4 基于MULTI-AGENT 的分布式污水处理智能化系统实现技术研究
4.1 FIPA 标准概述
4.1.1 FIPA 组织及FIPA 标准
4.1.2 FIPA 标准体系结构
4.1.3 FIPA 标准的规范集合
4.2 FIPA 标准的多AGENT通信机制
4.2.1 FIPA Agent 的通信语言
4.2.2 FIPA Agent 的管理
4.2.3 FIPA Agent 的消息传输
4.2.4 Agent 通信中相关规范的应用
4.3 MAS 系统开发平台JADE
4.3.1 JADE 简介
4.3.2 运行 JADE 平台
4.3.3 生成 JADE Agent—Agent 类
4.3.4 执行任务—behaviour 类
4.4 AGENT的实现
4.5 本章小结
5 故障诊断AGENT 的研究及应用
5.1 引言
5.2 专家系统理论概要
5.2.1 传统专家系统概要
5.2.2 模糊专家系统概要
5.3 污水处理故障诊断 AGENT 的研究
5.3.1 污水处理故障诊断专家系统的特点
5.3.2 活性污泥法系统常见异常现象及解决对策
5.3.3 故障诊断 Agent 的功能模块结构图
5.3.4 故障诊断 Agent 的结构设计
5.3.5 数据库设计
5.3.6 模糊知识表示
5.3.7 推理机制的确定及模糊推理过程
5.4 污水处理故障诊断 AGENT 的实现及应用
5.4.1 故障诊断专家系统开发工具简介
5.4.2 污水处理故障诊断 Agent 开发平台
5.4.3 Fuzzy JESS 不精确推理及其实现技术
5.4.4 Fuzzy JESS 模糊规则的表示
5.4.5 Java 主程序与推理机的交互
5.5 污水处理故障诊断 AGENT 的应用
5.6 本章小结
6 软测量AGENT 的研究及实现
6.1 引言
6.2 软测量技术概述
6.2.1 软测量技术的一般性描述
6.2.2 软测量技术分类
6.3 软测量技术的影响因素
6.3.1 辅助变量的选择
6.3.2 测量数据的预处理
6.3.3 软仪表的在线校正
6.4 粗糙集理论概要
6.4.1 知识、不可分辨关系与基本集
6.4.2 粗糙集的上、下逼近和边界区
6.4.3 知识表示系统
6.4.4 知识约简与核
6.5 软测量中常用的神经网络模型与算法
6.5.1 BP 神经网络模型与算法
6.5.2 RBF 神经网络模型与算法
6.6 基于粗糙集-人工神经网络的污水处理参数软测量应用实例
6.7 软测量 AGENT的实现
6.8 本章小结
7 执行AGENT 的研究及实现
7.1 引言
7.2 模糊控制系统与模糊控制器
7.2.1 模糊控制系统的组成
7.2.2 模糊控制的基本原理
7.2.3 模糊控制器的组成
7.2.4 模糊控制器的设计
7.3 曝气池 DO 模糊控制 AGENT 的设计与仿真实例
7.3.1 DO 模糊控制器的结构设计
7.3.2 控制规则的选择和模糊推理
7.3.4 DO 模糊控制Agent 的实现
7.4 污泥回流 AGENT的研究与实现
7.4.1 污泥回流的运行控制方式
7.4.2 污泥回流 Agent 的设计
7.5 剩余污泥排放 AGENT 及其实现
7.5.1 剩余污泥的排放方式
7.6 本章小结
8 其他AGENT 及AGENT 间通信的研究及实现
8.1 冲突消解 AGENT的研究及实现
8.1.1 冲突及冲突行为控制模型
8.1.2 协商及协商规则
8.1.3 Agent 的冲突消解策略
8.1.4 基于协商的冲突消解策略
8.1.5 冲突消解 Agent 的体系结构
8.1.6 MAS 污水处理智能化系统的冲突消解模型
8.1.7 MAS 污水处理智能化系统的任务协作
8.1.8 本系统中冲突消解 Agent 能够识别的冲突
8.1.9 关键代码
8.2 数据服务 AGENT的研究及实现
8.2.1 系统流程图
8.2.2 数据库设计
8.2.3 采用的 Hibernate 与Spring framework 技术
8.2.4 关键代码
8.3 AGENT间通信的研究及实现
8.3.1 通信语言的确定
8.3.2 通信协议的确定
8.3.3 通信方式的确定
8.3.4 通信策略的确定
8.3.5 通信内容的确定
8.3.6 Agent 通信的实现
8.4 本章小结
9 结论与展望
9.1 主要结论
9.2 后续研究工作的展望
致谢
参考文献
附录
本文编号：3825376
【文章页数】：185 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 问题的提出及研究意义
1.1.1 问题的提出
1.1.2 研究的意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 人工智能技术研究现状及发展趋势
1.2.2 人工智能技术在污水处理领域的研究现状及存在的问题
1.3 本文研究的目的和主要内容
1.3.1 本文研究的目的
1.3.2 本文研究的主要内容
2 活性污泥法工艺运行控制特性及其过程控制系统
2.1 概述
2.2 活性污泥工艺的运行参数
2.3 活性污泥工艺的过程控制参数
2.4 活性污泥数学模型
2.4.1 活性污泥过程动力学模型
2.4.2 IAWQ 活性污泥数学模型简介
2.4.3 活性污泥数学模型用于过程控制存在的问题分析
2.5 污水处理过程控制系统结构及控制策略分析
2.5.1 过程控制系统的特点及其发展历程
2.5.2 污水处理厂过程控制系统结构及控制方法
2.6 本章小结
3 基于MULTI-AGENT 的分布式污水处理智能化系统研究
3.1 引言
3.2 MULTI-AGENT系统理论概要
3.2.1 Agent 的概念和特性
3.2.2 Agent 的认知模型
3.2.3 Agent 的体系结构
3.2.4 MAS 的基本思想
3.2.5 MAS 中Agent 间的通信
3.2.6 MAS 中Agent 间的协商和冲突消解
3.2.7 MAS 的任务协作
3.2.8 Multi-Agent 技术应用概述
3.3 基于MULTI-AGENT的分布式污水处理智能化系统的意义及底层平台
3.3.1 构建分布式污水处理智能化系统的意义
3.3.2 基于 Multi-Agent 的分布式污水处理智能化系统的底层平台
3.4 基于 MULTI-AGENT 的分布式污水处理智能化系统结构
3.4.1 系统层次结构
3.4.2 系统结构模型
3.5 污水处理智能化系统中各 AGENT的内部逻辑结构及功能
3.5.1 执行 Agent 的内部逻辑结构及功能
3.5.2 冲突消解 Agent 的内部逻辑结构及功能
3.5.3 数据服务 Agent 的内部逻辑结构及功能
3.5.4 软测量 Agent 的内部逻辑结构及功能
3.5.5 故障诊断 Agent 的内部逻辑结构及功能
3.6 MAS 污水处理智能化系统与污水处理自动控制系统的集成方案
3.7 本章小结
4 基于MULTI-AGENT 的分布式污水处理智能化系统实现技术研究
4.1 FIPA 标准概述
4.1.1 FIPA 组织及FIPA 标准
4.1.2 FIPA 标准体系结构
4.1.3 FIPA 标准的规范集合
4.2 FIPA 标准的多AGENT通信机制
4.2.1 FIPA Agent 的通信语言
4.2.2 FIPA Agent 的管理
4.2.3 FIPA Agent 的消息传输
4.2.4 Agent 通信中相关规范的应用
4.3 MAS 系统开发平台JADE
4.3.1 JADE 简介
4.3.2 运行 JADE 平台
4.3.3 生成 JADE Agent—Agent 类
4.3.4 执行任务—behaviour 类
4.4 AGENT的实现
4.5 本章小结
5 故障诊断AGENT 的研究及应用
5.1 引言
5.2 专家系统理论概要
5.2.1 传统专家系统概要
5.2.2 模糊专家系统概要
5.3 污水处理故障诊断 AGENT 的研究
5.3.1 污水处理故障诊断专家系统的特点
5.3.2 活性污泥法系统常见异常现象及解决对策
5.3.3 故障诊断 Agent 的功能模块结构图
5.3.4 故障诊断 Agent 的结构设计
5.3.5 数据库设计
5.3.6 模糊知识表示
5.3.7 推理机制的确定及模糊推理过程
5.4 污水处理故障诊断 AGENT 的实现及应用
5.4.1 故障诊断专家系统开发工具简介
5.4.2 污水处理故障诊断 Agent 开发平台
5.4.3 Fuzzy JESS 不精确推理及其实现技术
5.4.4 Fuzzy JESS 模糊规则的表示
5.4.5 Java 主程序与推理机的交互
5.5 污水处理故障诊断 AGENT 的应用
5.6 本章小结
6 软测量AGENT 的研究及实现
6.1 引言
6.2 软测量技术概述
6.2.1 软测量技术的一般性描述
6.2.2 软测量技术分类
6.3 软测量技术的影响因素
6.3.1 辅助变量的选择
6.3.2 测量数据的预处理
6.3.3 软仪表的在线校正
6.4 粗糙集理论概要
6.4.1 知识、不可分辨关系与基本集
6.4.2 粗糙集的上、下逼近和边界区
6.4.3 知识表示系统
6.4.4 知识约简与核
6.5 软测量中常用的神经网络模型与算法
6.5.1 BP 神经网络模型与算法
6.5.2 RBF 神经网络模型与算法
6.6 基于粗糙集-人工神经网络的污水处理参数软测量应用实例
6.7 软测量 AGENT的实现
6.8 本章小结
7 执行AGENT 的研究及实现
7.1 引言
7.2 模糊控制系统与模糊控制器
7.2.1 模糊控制系统的组成
7.2.2 模糊控制的基本原理
7.2.3 模糊控制器的组成
7.2.4 模糊控制器的设计
7.3 曝气池 DO 模糊控制 AGENT 的设计与仿真实例
7.3.1 DO 模糊控制器的结构设计
7.3.2 控制规则的选择和模糊推理
7.3.4 DO 模糊控制Agent 的实现
7.4 污泥回流 AGENT的研究与实现
7.4.1 污泥回流的运行控制方式
7.4.2 污泥回流 Agent 的设计
7.5 剩余污泥排放 AGENT 及其实现
7.5.1 剩余污泥的排放方式
7.6 本章小结
8 其他AGENT 及AGENT 间通信的研究及实现
8.1 冲突消解 AGENT的研究及实现
8.1.1 冲突及冲突行为控制模型
8.1.2 协商及协商规则
8.1.3 Agent 的冲突消解策略
8.1.4 基于协商的冲突消解策略
8.1.5 冲突消解 Agent 的体系结构
8.1.6 MAS 污水处理智能化系统的冲突消解模型
8.1.7 MAS 污水处理智能化系统的任务协作
8.1.8 本系统中冲突消解 Agent 能够识别的冲突
8.1.9 关键代码
8.2 数据服务 AGENT的研究及实现
8.2.1 系统流程图
8.2.2 数据库设计
8.2.3 采用的 Hibernate 与Spring framework 技术
8.2.4 关键代码
8.3 AGENT间通信的研究及实现
8.3.1 通信语言的确定
8.3.2 通信协议的确定
8.3.3 通信方式的确定
8.3.4 通信策略的确定
8.3.5 通信内容的确定
8.3.6 Agent 通信的实现
8.4 本章小结
9 结论与展望
9.1 主要结论
9.2 后续研究工作的展望
致谢
参考文献
附录
本文编号：3825376
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