基于最小二乘支持向量機(jī)的曝氣過程建模與優(yōu)化控制.pdf

1、隨著工業(yè)化的發(fā)展，日益加劇的水體污染成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)話題。近年來，雖然國內(nèi)污水處理廠的自動化水平得到快速提高，但自動化技術(shù)的應(yīng)用起步晚，污水處理過程自動化水平及水處理效率相對低且能耗高。曝氣過程作為污水處理工藝的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其曝氣量不僅對出水水質(zhì)有重要影響，而且對污水處理廠的運(yùn)行成本起決定性作用。因此，建立精確的曝氣過程模型并引進(jìn)先進(jìn)的自動控制技術(shù)以改善鼓風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)是提高污水處理效率、降低能耗的根本措施。
　　由于DO濃度

2、是反映曝氣過程曝氣量的一個重要水質(zhì)參數(shù)，因此將其選為被控對象是最佳選擇。考慮到污水處理機(jī)理過程的復(fù)雜性，運(yùn)用當(dāng)前的數(shù)學(xué)知識很難精確推導(dǎo) DO濃度的機(jī)理模型。故本文以DO濃度為主導(dǎo)變量，將對其影響較大的一些水質(zhì)參數(shù)選作輔助變量，結(jié)合聚類分析算法與最小二乘支持向量機(jī)算法建立 DO濃度的軟測量模型；針對LSSVM算法核函數(shù)的選擇制約建模精度的問題，文中將多核的思想引入最小二乘支持向量機(jī)以盡可能的提高建模精度；此外，為了克服LSSVM求解非稀疏

3、性的缺點(diǎn)，本文設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的多核LSSVM算法進(jìn)行改善。本課題采用的DO濃度建模方案不需要關(guān)注活性污泥過程中出現(xiàn)的物理、化學(xué)過程機(jī)理，因此不存在基于守恒規(guī)則建立起大量微分方程組的求解壓力，容易建立精確的DO濃度數(shù)學(xué)模型。
　　針對常規(guī)PID控制DO濃度比較困難的問題，本文構(gòu)造了變參數(shù)PSO-PID控制策略；該控制器可以根據(jù)偏差e的大小在線調(diào)整控制參數(shù)從而更好的適應(yīng)工作環(huán)境的變化。并在MATLAB環(huán)境下建立基于曝氣過程的變參數(shù) P