【摘 要】
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污水处理过程具有反应机理复杂、非线性程度强、变量间耦合性高以及受干扰等不确定因素多等特点,如何保障污水处理过程安全、平稳、长期、高效运行,一直是过程控制界研究的难
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污水处理过程具有反应机理复杂、非线性程度强、变量间耦合性高以及受干扰等不确定因素多等特点,如何保障污水处理过程安全、平稳、长期、高效运行,一直是过程控制界研究的难点和热点。本文以生化污水处理过程的优化控制为目标,建立了污水处理过程刚性微分方程模型,研究了其求解方法;首次面向过程优化控制对污水处理过程敏感度进行了分析,建立了操作变量与出水水质之间的敏感度关系;论文最后基于污水处理过程的刚性微分方程模型,提出了一种基于多目标-多基因遗传规划(Multi-Objective&Multi-Gene Genetic Programming,MO-MGGP)的建模方法,以及将非线性模型转化为线性参数时变(Linear Parameter Varying,LPV)状态空间模型后设计预测控制器的方法,实现了非线性预测控制。论文工作包括以下几个方面:基于国际水协会(International Water Association,IWA)与欧盟合作组织COST开发的污水处理过程模型BSMl(Benchmark Simulation Model No.1),通过解析过程反应机理和工艺流程,建立了污水处理过程的刚性常微分方程组。针对所建动态机理模型维数高、变量耦合严重的问题,研究了该复杂刚性常微分方程组的简化和求解方法。在MATLAB编程环境下搭建了污水处理过程仿真平台。仿真结果表明所研究的模型能代表污水处理过程特性,模型求解方法可以提高模型求解精度和速度。面向过程优化控制,从系统工程和过程控制的角度首次对污水处理过程敏感度进行了分析,建立了污水处理过程关键操作变量与出水水质间的影响关系。基于操作变量-出水水质间的开环和闭环的敏感度分析,揭示出不同操作变量对出水水质的影响规律以及变量间的耦合情况,仿真结果为污水处理过程优化控制提供了依据。针对污水处理过程非线性程度强、变量间耦合严重等特点,提出了一种MO-MGGP的建模方法,通过MO-MGGP建模方法利用多基因遗传规划方法对复杂非线性系统强大、简洁的解释能力,并根据多目标规划思想来实现建模精度和复杂度的平衡,针对污水处理过程中溶解氧浓度和硝态氮浓度建立了简洁、泛化能力好的动态模型。进一步基于MO-MGGP模型简洁的解析函数表达式,提出一种将非线性模型转化为LPV状态空间模型后设计预测控制器的方法,解决了非线性预测控制器在线求解复杂、控制实时性差的问题,取得了良好的控制效果。
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