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为了满足污水处理过程出水水质排放达标的同时降低运行能耗,提出了一种基于多目标粒子群的污水处理多目标智能优化控制方法。首先,通过分析污水处理运行数据,建立了基于自适应回归核函数的污水处理能耗和出水水质模型;其次,设计出一种污水处理多目标优化方法,利用多目标粒子群优化算法同时对污水处理自适应能耗和出水水质模型进行优化,获得溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值;最后,利用PID控制器对溶解氧和硝态氮浓度优化设定值进行跟踪控制,实现了污水处理过程的多目标优化控制。基于污水处理基准仿真平台BSM1的实验结果显示,该多目标优化控制方法不但能够保证出水水质达标,而且能有效降低污水处理过程的能耗。 相似文献
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针对城市污水处理过程溶解氧浓度难以精确控制的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的溶解氧浓度控制方法。先将IT2FNN应用在城市污水处理过程溶解氧浓度控制器的设计,获得了一种IT2FNN溶解氧浓度控制器。后采用自适应学习算法在线调整控制器的参数,提高了控制器的自适应能力。最后将提出的IT2FNN溶解氧浓度控制器应用于基准仿真2号模型(benchmark simulation model no.2,BSM2)平台,结果表明,IT2FNN控制器能够实现第5分区溶解氧浓度精确控制,具有较好的控制效果。 相似文献
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针对污水处理过程具有非线性、大时变等问题,提出了一种基于递归模糊神经网络的多变量控制方法。该方法通过递归模糊神经网络控制器自适应地获得对操作变量的控制精度,控制器在常规BP学习算法的基础上采用学习率自适应学习算法且引入了动量项来训练网络参数,避免网络陷入局部最优,提高了网络对系统的控制精度。最后,基于仿真基准模型(BSM1)平台对第五分区中的溶解氧和第二分区中的硝态氮控制进行动态仿真实验,结果表明,与PID、前馈神经网络和常规递归神经网络相比,该方法能有效提高系统的自适应控制精度。 相似文献
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为了实现城市污水处理过程各性能指标的优化运行,提出了一种动态分解多目标粒子群优化控制(optimal control based on dynamic decomposed multiobjective particle swarm optimization, OC-DDMOPSO)策略.首先,构建了基于自适应核函数的运行性能指标模型,确定了优化运行目标.其次,设计了基于档案库动态分解的多目标粒子群优化算法,实时获取操作变量的优化设定值.最后,利用预测控制策略跟踪优化设定值,完成了城市污水处理过程优化控制.将提出的OC-DDMOPSO应用于基准仿真平台BSM1,实验结果显示,OC-DDMOPSO能够实现城市污水处理过程稳定运行,保证出水水质达标排放和降低运行成本. 相似文献
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针对前置反硝化污水处理过程的优化控制问题,提出一种基于拉格朗日乘子法的Hofield神经网络优化方法.构造了污水处理过程约束优化问题的数学表达式,通过Hopfield神经网络优化计算生化池第5分区溶解氧浓度和第2分区硝态氮浓度的设定值,并采用PID控制器实现底层的跟踪控制.基于国际标准的Benchmark基准仿真平台进行仿真实验,结果表明污水处理系统在出水关键水质达标的基础上,能够显著降低能耗. 相似文献
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广义逆向学习方法的自适应差分算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对差分算法(differential evolution,DE)在解决高维优化问题时参数设置复杂、选择变异策略困难的现象,提出了广义逆向学习方法的自适应差分进化算法(self-adaptive DE algorithm via generalized opposition-based learning,SDE-GOBL)。利用广义的逆向学习方法(generalized opposition-based learning,GOBL)来进行多策略自适应差分算法(Self-adaptive DE,Sa DE)的初始化策略调整,求出各个候选解的相应逆向点,并在候选解和其逆向点中选择所需要的最优初始种群,然后再进行自适应变异、杂交、选择操作,最后通过CEC2005国际竞赛所提供的9个标准测试函数对SDE-GOBL算法进行验证,结果证明该算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度。 相似文献
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