基于区间二型模糊神经网络污水处理过程溶解氧浓度控制.pdf下载

weixin_39821260 2021-10-07 11:05:41

基于区间二型模糊神经网络污水处理过程溶解氧浓度控制.pdf , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/jiebing2020/24856968?utm_source=bbsseo

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为解决污水处理过程出水氨氮和总氮浓度超标问题，提出了一种基于超标抑制策略的多目标优化控制方法。该方法利用长短期记忆网络的时序建模能力，对出水氨氮和总氮浓度建立预测模型，采用基于分解的动态种群多邻域多目标进化算法对水质和能耗进行优化，结合预测模型输出确定硝态氮和溶解氧浓度的最优设定值，并对设定值进行跟踪控制。当水质超标时，采取抑制策略对外回流量及外部碳源加以控制，调节溶解氧浓度并对硝态氮浓度进行二次优化以抑制峰值。所提优化控制方法在基准仿真 1号平台进行验证。

利用国际水协会提供的入水数据文件，仿真模拟三种天气工况下的水质组分浓度和入水流量的动态变化过程，为后续的建模与优化控制提供了基础数据。改进后的算法经 ZDT 系列函数测试有效后，用于解决污水处理过程的多目标优化问题，最终获得三种工况下的溶解氧和硝态氮浓度设定值。（3）本文提出的优化控制方法在保证出水水质达标的条件下，可进一步降低污水处理过程的能耗，提高企业的经济效益。该控制器结合了 PID 控制的精确性和模糊控制的适应性，能够在复杂的工况下实现对溶解氧和硝态氮浓度的有效控制。

基于模糊神经网络的水质评价

溶解氧（DO, Dissolved Oxygen）是水质检测中至关重要的指标之一，尤其是在环境监测、工业废水处理以及水产养殖等领域，溶解氧的浓度直接影响到水体的生态环境和生物的健康。电流的大小就可以用来反映水中溶解氧的浓度。本博客将详细介绍如何基于STM32微控制器开发一个智能溶解氧检测系统，内容涵盖系统的硬件设计、软件开发、优化与调试等方面，提供实际的代码实现与实验数据，并展望溶解氧检测系统在物联网环境下的应用。为了提高系统的精度，可以优化ADC的采样率，增加传感器的校准频率，或使用更加精确的传感器。

原文：常规污水处理过程多目标优化控制中存在出水氨氮和总氮浓度长时间超标的问题，为此提出一种污水处理优化控制过程的超标抑制控制方法。该方法在对多目标优化算法获取的溶解氧和硝态氮质量浓度设定值进行跟踪控制的同时，引入了超标抑制决策；利用 AdaBoost-LSSVM实时预测出水氨氮和总氮质量浓度，并根据两者的超标情况选取合适的控制策略，以避免出现超标。基于国际基准仿真平台(BSM1)进行验证，结果表明所提的超标抑制控制方法能在兼顾污水处理过程能耗和出水水质的同时，保证出水氨氮和总氮质量浓度不超标。

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