智能控制在污水处理中的应用研究

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1、第1章绪论1.1课题的研究背景随着城市经济的快速发展，环境问题成为当今的热点和难点问题，尤其是城市水环境的变化，加剧了水资源的短缺，已经成为城市可持续发展的严重制约因素。因此，污水处理越来越引起人们的关注。尤其是近年来，除大中型城市以外，越来越多的中小型城市甚至一些企业都开始建立污水处理厂。国家和地方政府非常重视污水处理工业，以前所未有的速度推进城市污水处理工程的建设[1]。早期的污水处理主要是利用物理方法对污水中的悬浮物、漂浮物及通过重力可以沉降的固体颗粒进行去除，这种处理方法又称为一级处理。随着人们认识水平的提高，发现水中的有机污染物对生态环境有危害，因此有机污染物的去除

2、成为污水处理的主要目标；污水的处理技术由此进入利用生物方法进行处理的二级处理阶段。到了20世纪的六、七十年代，随着常规二级生物处理技术的普及，人们发现仅仅去除有机污染物和悬浮污泥还是不够，因为氨氮的存在也会导致水体的黑臭或溶解氧浓度过低，这一问题的出现使常规二级生物处理技术从单纯的有机物去除发展到有机物和氨氮的联合去除，即污水的硝化和反硝化处理。到20世纪七、八十年代，由于水质富营养化日益严重，需要对污水中的氮磷进行去除，由此污水处理进入了深度二级处理阶段。另外，在出水水质有特别要求的场合，还应对二级处理后的出水利用物理或化学的方法进行磷、氮及有毒有害物质进行去除，这个过程通

3、常被称为深度处理。目前我国的大多数污水处理厂对工业污水和城市污水的处理主要停留在二级处理的阶段。随着污水处理工业对污水处理质量的要求不断提高，仅仅依靠一些传统的自动控制方法难以获得满意的控制效果[2]。人工神经网络以其在建模、优化和控制等方面所具有的强大功能以及其它自动化方法所不能比拟的优点，正受到了越来越广泛的重视。目前，国内外已经就人工神经网络在污水处理过程中的应用，进行了大量的分析和研究，并取得了满意的成果。进一步的1万方数据工厂实际应用也充分表明了人工神经网络在污水处理工程中具有广泛的应用前景。1.1神经网络的发展与现状人工神经网络(ArtificialNeuralN

4、etwork，简称ANN)是在现代神经科学研究成果的基础上，通过模拟人的神经系统对信息进行加工、记忆和处理的方式，设计出的一种具有人脑风格的信息处理系统[3]。它是一个由大量简单处理单元广泛连接组成的非线性、自适应、自组织系统。人工神经网络是一项有着广泛的应用前景的新型学科，它的发展对目前和未来的科学技术水平的提高将有重要的影响。人工神经网络的研究从20世纪40年代开始，迄今已经有半个多世纪的历史，大致经历了1943-1969年的初创期、1970-1986年的过渡期和1987年至今的发展期这3个阶段。20世纪80年代以来，经过许多研究者们的不懈努力，人工神经网络的研究又有了重

5、要的突破，人们提出了许多功能较强的神经元网络模型和各种有效的学习算法，促进了神经元网络在包括自动控制在内的众多领域的应用[4,5]。近年来，随着社会经济的高速发展，对控制系统的设计要求日益提高，传统的控制理论及传统的控制方法已很难满足需要[6]。神经网络(NN)控制以其独特的优点受到控制界的关注，在控制系统中得到日益广泛的应用。目前，神经网络用于自适应控制主要有两种方式：一是直接将神经网络用到现有的线性自适应控制系统中去，其中被控对象是非线性的；另一种是用神经网络构成无模型直接自适应控制系统。在非线性系统建模中用到的神经网络大致有两种类型：前馈神经网络和递归神经网络。但在实际

6、应用中使用的最多的还是前馈神经网络[7]。其中，由于BP网络研究得较早也较为成熟，所以在系统建模中使用较多，RBF网络多用于非线性系统建模。本论文主要是针对RBF网络、BP网络和Elman网络，进行研究及应用。1.2污水处理控制的研究现状及存在的问题在采用智能建模方法建立污水处理过程模型方面，国内学者虽展开了一些开创性研究却仍处于起步阶段，建立的模型大多采用BP神经网络的方法。2万方数据A.Karam等人针对厌氧硝化过程提出了一种混合模型[8]，该模型基于物料平衡方程，其中生物生长速率通过神经网络表述。MartinCot等研究了活性污泥过程的动态模拟[9]，用神经网络改善预测

7、并开发了一个程序以提高现有活性污泥过程(机械模型)的精度。苏敏等针对城市污水生物处理系统的复杂性、不确定性和难以建立精确数学模型的特点，提出了一种用BP神经网络来完成规则推理的模糊控制器[10]。同时该研究也颇具挑战性，这是因为目前大多数城市污水处理厂都采用活性污泥法对污水进行处理。活性污泥法污水处理过程是一个典型的复杂过程，具有多变量、强非线性、严重不确定性、建模困难等特点。为了保证过程连续运转和提高污水的出水质量，非常有必要对污水处理过程进行自动控制。但是，目前对污水处理过程的控制多为基于数学模型的