基于Multi-Agent的分布式污水处理智能化系统研究

【摘要】： 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 Agent)标准,采用Hibernate、Spring framework等技术实现了该智能化系统的原型系统,为Multi-Agent理论的实用化探索出了一条切实可行的技术途径。 获得的主要研究结果如下: ①通过对Agent及MAS(Multi-Agent System)理论以及污水处理过程特点的分析,在国内首次提出了基于Multi-Agent的分布式污水处理智能化系统的层次结构和系统结构模型;定义了系统中各Agent的内部逻辑结构及功能。研究结果表明,该智能化系统层次清晰,Multi-Agent呈模块化结构,既相互独立,又有机地联系在一起,系统鲁棒性和扩展性好。 ②为了实现该Multi-Agent系统,保证系统的开放性,使异构Agent之间能够进行互操作。通过对FIPA标准、JADE Agent开发平台以及Hibernate、Spring framework数据库技术的研究,并利用污水处理过程控制系统平台,在国内首次实现了Multi-Agent污水处理智能化系统的原型系统。 ③通过分析活性污泥法污水处理过程常见的异常现象,建立了活性污泥法污水处理系统曝气池故障树和二沉池故障树,采用正向链推理机制和模糊专家系统技术,基于Fuzzy JESS(Fuzzy Java Expert System Shell)专家系统开发平台,在国内首次实现了活性污泥污水处理系统异常现象的智能故障诊断Agent。该故障诊断Agent具有知识库、推理机、主程序相分离的特点,便于更新知识源,保证了系统的透明性、灵活性和可移植性。Java的平台无关性及多线程机制还使得FuzzyJESS可以与其他应用程序并发执行。 ④为解决污水处理过程有许多无法直接在线测量或测量滞后很大而难以控制的关键变量的测量问题,经过对软测量技术原理的分析研究,给出了基于人工神经网络的污水处理参数软测量模型方法。为提高神经网络的实时性、有效性,采用粗糙集理论对模型进行预处理,经约简属性、消除冗余信息后,在国内首次建立了基于粗糙集-神经网络的污水处理难测水质参数的软测量模型,并应用于某城市污水厂实际的SVI参数测量。测量结果表明,该软测量模型测量精度较高,其相对误差平均值0.90%,最大值1.73%,RMSE为2.744。特别是与未采用粗糙集预处理的模型相比,大大降低了输入数据的维数,减少了神经网络的训练时间及训练步数,有利于软测量模型的实用化。 ⑤为实现活性污泥法单元过程的自动控制,智能化系统设有曝气池DO控制Agent、污泥回流控制Agent和排泥控制Agent三个执行Agent。曝气池DO控制Agent采用模糊控制算法,适应于DO这种具有大惯性、大滞后和不确定性特点对象的控制;污泥回流Agent采用实时监测曝气池MLSS,根据实测MLSS与给定值的偏差,用PID算法控制污泥回流泵转速的控制方式;排泥控制Agent通过求出每天的排泥量,用液位计(开/关)控制启动排泥泵排泥。将曝气池DO控制Agent用带延时一阶惯性环节、带延时二阶惯性环节等具有工业过程特性的典型环节仿真,结果表明该模糊控制器不仅对被控对象参数变化适应能力强,而且在对象模型结构发生较大改变的情况下,也能获得较好的控制效果,从而验证了该控制器用于实际DO控制时的适应性。 ⑥Agent之间相互作用是MAS的一个重要特征,相互作用过程中Agent间发生冲突不可避免。Agent之间正是通过一定的协调、冲突消解过程完成对整个问题的求解。通过对活性污泥法污水处理过程中各Agent可能产生的冲突及其识别方法的分析,根据MAS中的冲突协商和任务协作理论,提出了本系统冲突消解策略,并实现了冲突消解Agent。 ⑦数据服务Agent的功能是为其它Agent提供统一、灵活的访问控制系统实时数据库的接口。该智能化系统中各Agent对实时数据库的读写操作都是通过数据服务Agent提供的相关服务来实现。论文采用Hibernate与Spring framework数据库访问技术,使系统中的实时数据库对各Agent来说都是透明的,系统可移植性好,生命周期长。 ⑧由于MAS是由多个Agent形成的松散耦合系统,通信是实现Agent间交互和社会组织的基础,因此Agent间通信是Multi-Agent系统研究的重要问题之一。通过对Agent通信模式的分析,确定该智能化系统采用FIPA-ACL作为Agent间的通信语言,并研究确定了通信方式、通信策略、通信协议和通信内容,实现了该智能化系统Agent之间的有效通信。 基于Multi-Agent理论建立的污水处理分布式智能化系统,能更好地提高整个控制系统的决策水平,从而更好地实现污水处理过程的智能化运行、控制和监管,提高处理出水质量和节能降耗。现代污水处理监控系统的软硬件平台,以及高效的Java语言环境、JADE、Fuzzy JESS、Hibernate、Spring framework等系统实现技术,使基于Multi-Agent理论建立的污水处理分布式智能化系统的实现切实可行。 【关键词】：Agent MAS 智能化系统 活性污泥法 污水处理
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：X703.1
【目录】：

• 摘要3-6
• ABSTRACT6-16
• 1 绪论16-34
• 1.1 问题的提出及研究意义16-18
• 1.1.1 问题的提出16-17
• 1.1.2 研究的意义17-18
• 1.2 国内外研究现状18-31
• 1.2.1 人工智能技术研究现状及发展趋势18-24
• 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24-31
• 1.3 本文研究的目的和主要内容31-34
• 1.3.1 本文研究的目的31
• 1.3.2 本文研究的主要内容31-34
• 2 活性污泥法工艺运行控制特性及其过程控制系统34-50
• 2.1 概述34-35
• 2.2 活性污泥工艺的运行参数35-38
• 2.3 活性污泥工艺的过程控制参数38-39
• 2.4 活性污泥数学模型39-42
• 2.4.1 活性污泥过程动力学模型39-41
• 2.4.2 IAWQ 活性污泥数学模型简介41
• 2.4.3 活性污泥数学模型用于过程控制存在的问题分析41-42
• 2.5 污水处理过程控制系统结构及控制策略分析42-49
• 2.5.1 过程控制系统的特点及其发展历程43-47
• 2.5.2 污水处理厂过程控制系统结构及控制方法47-49
• 2.6 本章小结49-50
• 3 基于MULTI-AGENT 的分布式污水处理智能化系统研究50-66
• 3.1 引言50
• 3.2 MULTI-AGENT系统理论概要50-57
• 3.2.1 Agent 的概念和特性50-51
• 3.2.2 Agent 的认知模型51
• 3.2.3 Agent 的体系结构51-52
• 3.2.4 MAS 的基本思想52-53
• 3.2.5 MAS 中Agent 间的通信53-54
• 3.2.6 MAS 中Agent 间的协商和冲突消解54-55
• 3.2.7 MAS 的任务协作55-56
• 3.2.8 Multi-Agent 技术应用概述56-57
• 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57-59
• 3.3.1 构建分布式污水处理智能化系统的意义58
• 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58-59
• 3.4 基于 MULTI-AGENT 的分布式污水处理智能化系统结构59-61
• 3.4.1 系统层次结构59-60
• 3.4.2 系统结构模型60-61
• 3.5 污水处理智能化系统中各 AGENT的内部逻辑结构及功能61-64
• 3.5.1 执行 Agent 的内部逻辑结构及功能61-62
• 3.5.2 冲突消解 Agent 的内部逻辑结构及功能62
• 3.5.3 数据服务 Agent 的内部逻辑结构及功能62-63
• 3.5.4 软测量 Agent 的内部逻辑结构及功能63
• 3.5.5 故障诊断 Agent 的内部逻辑结构及功能63-64
• 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64
• 3.7 本章小结64-66
• 4 基于MULTI-AGENT 的分布式污水处理智能化系统实现技术研究66-82
• 4.1 FIPA 标准概述66-69
• 4.1.1 FIPA 组织及FIPA 标准66
• 4.1.2 FIPA 标准体系结构66-68
• 4.1.3 FIPA 标准的规范集合68-69
• 4.2 FIPA 标准的多AGENT通信机制69-73
• 4.2.1 FIPA Agent 的通信语言69-70
• 4.2.2 FIPA Agent 的管理70-72
• 4.2.3 FIPA Agent 的消息传输72
• 4.2.4 Agent 通信中相关规范的应用72-73
• 4.3 MAS 系统开发平台JADE73-80
• 4.3.1 JADE 简介73-76
• 4.3.2 运行 JADE 平台76-77
• 4.3.3 生成 JADE Agent—Agent 类77-78
• 4.3.4 执行任务—behaviour 类78-80
• 4.4 AGENT的实现80
• 4.5 本章小结80-82
• 5 故障诊断AGENT 的研究及应用82-110
• 5.1 引言82
• 5.2 专家系统理论概要82-85
• 5.2.1 传统专家系统概要83-85
• 5.2.2 模糊专家系统概要85
• 5.3 污水处理故障诊断 AGENT 的研究85-98
• 5.3.1 污水处理故障诊断专家系统的特点85-86
• 5.3.2 活性污泥法系统常见异常现象及解决对策86-89
• 5.3.3 故障诊断 Agent 的功能模块结构图89-90
• 5.3.4 故障诊断 Agent 的结构设计90-91
• 5.3.5 数据库设计91-92
• 5.3.6 模糊知识表示92-96
• 5.3.7 推理机制的确定及模糊推理过程96-98
• 5.4 污水处理故障诊断 AGENT 的实现及应用98-107
• 5.4.1 故障诊断专家系统开发工具简介98
• 5.4.2 污水处理故障诊断 Agent 开发平台98-99
• 5.4.3 Fuzzy JESS 不精确推理及其实现技术99-101
• 5.4.4 Fuzzy JESS 模糊规则的表示101-106
• 5.4.5 Java 主程序与推理机的交互106-107
• 5.5 污水处理故障诊断 AGENT 的应用107-109
• 5.6 本章小结109-110
• 6 软测量AGENT 的研究及实现110-130
• 6.1 引言110
• 6.2 软测量技术概述110-113
• 6.2.1 软测量技术的一般性描述110-111
• 6.2.2 软测量技术分类111-113
• 6.3 软测量技术的影响因素113-115
• 6.3.1 辅助变量的选择113-114
• 6.3.2 测量数据的预处理114-115
• 6.3.3 软仪表的在线校正115
• 6.4 粗糙集理论概要115-118
• 6.4.1 知识、不可分辨关系与基本集115-116
• 6.4.2 粗糙集的上、下逼近和边界区116-117
• 6.4.3 知识表示系统117
• 6.4.4 知识约简与核117-118
• 6.5 软测量中常用的神经网络模型与算法118-123
• 6.5.1 BP 神经网络模型与算法118-120
• 6.5.2 RBF 神经网络模型与算法120-123
• 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123-126
• 6.7 软测量 AGENT的实现126-128
• 6.8 本章小结128-130
• 7 执行AGENT 的研究及实现130-150
• 7.1 引言130
• 7.2 模糊控制系统与模糊控制器130-134
• 7.2.1 模糊控制系统的组成130-131
• 7.2.2 模糊控制的基本原理131
• 7.2.3 模糊控制器的组成131-132
• 7.2.4 模糊控制器的设计132-134
• 7.3 曝气池 DO 模糊控制 AGENT 的设计与仿真实例134-144
• 7.3.1 DO 模糊控制器的结构设计135
• 7.3.2 控制规则的选择和模糊推理135-141
• 7.3.4 DO 模糊控制Agent 的实现141-144
• 7.4 污泥回流 AGENT的研究与实现144-147
• 7.4.1 污泥回流的运行控制方式144-145
• 7.4.2 污泥回流 Agent 的设计145-147
• 7.5 剩余污泥排放 AGENT 及其实现147-148
• 7.5.1 剩余污泥的排放方式147-148
• 7.6 本章小结148-150
• 8 其他AGENT 及AGENT 间通信的研究及实现150-170
• 8.1 冲突消解 AGENT的研究及实现150-160
• 8.1.1 冲突及冲突行为控制模型150-151
• 8.1.2 协商及协商规则151-152
• 8.1.3 Agent 的冲突消解策略152-154
• 8.1.4 基于协商的冲突消解策略154-155
• 8.1.5 冲突消解 Agent 的体系结构155-156
• 8.1.6 MAS 污水处理智能化系统的冲突消解模型156-157
• 8.1.7 MAS 污水处理智能化系统的任务协作157
• 8.1.8 本系统中冲突消解 Agent 能够识别的冲突157-158
• 8.1.9 关键代码158-160
• 8.2 数据服务 AGENT的研究及实现160-163
• 8.2.1 系统流程图160-161
• 8.2.2 数据库设计161
• 8.2.3 采用的 Hibernate 与Spring framework 技术161
• 8.2.4 关键代码161-163
• 8.3 AGENT间通信的研究及实现163-169
• 8.3.1 通信语言的确定163-164
• 8.3.2 通信协议的确定164
• 8.3.3 通信方式的确定164
• 8.3.4 通信策略的确定164-165
• 8.3.5 通信内容的确定165
• 8.3.6 Agent 通信的实现165-169
• 8.4 本章小结169-170
• 9 结论与展望170-174
• 9.1 主要结论170-171
• 9.2 后续研究工作的展望171-174
• 致谢174-176
• 参考文献176-184
• 附录184-185

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