基于NLJ算法的污水处理过程优化控制

【摘要】：针对国际污水处理基准仿真1号(BSM1)模型,对第五池中氨氮浓度采用串级控制,对第二池中硝态氮浓度采用单回路控制。利用神经网络建立氨氮浓度和硝态氮浓度的设定值与能耗的神经网络模型。同样,利用神经网络建立氨氮浓度和硝态氮浓度的设定值与出水水质合格率的神经网络约束模型。优化问题的目标函数和约束条件均通过神经网络建立,并利用变搜索系数(NLJ)算法求解该优化问题。将最优解分别作为氨氮和硝态氮控制器的设定值。仿真结果表明在关键水质达标的基础上,降低了能耗。 【作者单位】： 华东理工大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 神经网络 优化控制 NLJ算法 能量消耗 出水水质
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61304071)
【分类号】：X703
【正文快照】： 1引言污水处理系统是多变量、强耦合、大型的非线性系统,易受进水流量、流入污水中不确定的混合成分及污泥负荷中大的扰动影响;同时,污水处理行业是一种高能耗产业,广泛存在着能量消耗大、运行成本高的问题[1]。污水处理过程的优化控制问题已经成为污水处理研究的热点。国内外

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