基于RBF模糊神经网络的污水处理过程中DO控制研究

【摘要】：针对污水处理系统一般在实际运行时总都面临着不同的工作日进水水质复杂、波动大、经常超负荷的情形，要求溶解氧的质量浓度不同等问题，设计了一种模糊RBF神经网络控制器，用来控制参数变化的活性污泥法污水处理系统的溶解氧质量浓度。为了实现达标、稳定、高效、低耗的目标，对污水处理过程进行智能建模与控制方法研究具有重要的理论和现实意义。 首先简要概述了污水处理过程中常见的控制变量、以及污水处理厂自动控制水平和污水处理过程中智能控制的研究现状，重点介绍了污水处理过程的方法、原理以及静、动态模型，并结合微生物增殖动力学和有机物降解动力学模型，建立了本文被控对象仿真用数学模型。 然后提出控制方案，介绍了RBF神经网络和两种模糊神经网络，根据模糊控制的四个部分，设计了与其对应的四层模糊RBF神经网络，并使用K-聚类算法和梯度下降法相结合的算法作为模糊RBF神经网络控制器的学习算法。 最后对MATLAB仿真曲线进行对比和分析，可以得到，这种控制方法对模糊规则能够进行改进，并且能够动态地对隶属函数进行调整。和传统的模糊控制方法相比，该控制方法拥有更理想的控制效果，可以使溶解氧的浓度更准确的达到期望的要求，同时该方法的抗干扰能力和鲁棒性能都很强。 【关键词】：活性污泥法 污水处理 K-聚类算法 模糊神经网络 溶解氧
【学位授予单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：X703;TP183
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 绪论8-13
• 1.1 论文的选题背景及意义8
• 1.2 我国污水处理厂自动控制水平8-9
• 1.3 污水处理过程中常见控制变量9-10
• 1.4 污水处理中智能控制的研究现状10-12
• 1.5 课题来源与主要研究内容12-13
• 2 活性污泥法污水处理13-18
• 2.1 污水处理方法13
• 2.2 活性污泥法基本原理13-14
• 2.3 活性污泥法的运行方式14-15
• 2.4 曝气的原理15-17
• 2.5 小结17-18
• 3 污水处理过程数学模型18-38
• 3.1 污水处理过程数学模型概述18-25
• 3.2 污水处理数学模型作用25-26
• 3.3 活性污泥法仿真数学模型的建立26-32
• 3.3.1 微生物增殖动力学模型26-29
• 3.3.2 有机污染物降解动力学模型29-32
• 3.4 活性污泥污水处理过程仿真数学模型的建立32-36
• 3.5 小结36-38
• 4 模糊神经网络38-57
• 4.1 模糊逻辑与神经网络的结合38
• 4.2 RBF 神经网络38-43
• 4.2.1 RBF 神经网络原理39-40
• 4.2.2 RBF 神经网络学习算法40-43
• 4.3 两种典型的模糊神经网络模型43-56
• 4.3.1 基于 Mamdani 模型的模糊神经网络43-50
• 4.3.2 基于 Takagi-Sugeno 模型的模糊神经网络50-56
• 4.4 小结56-57
• 5 溶解氧(DO)的模糊 RBF 神经网络控制57-71
• 5.1 控制方案57
• 5.2 传统模糊控制器设计57-63
• 5.2.1 模糊控制结构57-58
• 5.2.2 模糊控制器设计58-60
• 5.2.3 模糊控制仿真研究60-63
• 5.3 模糊 RBF 神经网络控制器设计63-64
• 5.4 模糊 RBF 神经网络算法64-66
• 5.5 模糊 RBF 神经网络仿真研究66-70
• 5.6 小结70-71
• 6 结论与展望71-73
• 致谢73-74
• 参考文献74-78
• 附录 硕士研究生学习阶段发表论文78

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