污水生化处理系统的智能预测及鲁棒优化控制研究

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1、博士学位论文污水生化处理系统的智能预测及鲁棒优化控制研究作者姓名乔兴宏学科专业控制理论与控制工程指导教师罗飞教授所在学院自动化科学与工程学院论文提交日期2016年12月ResearchonIntelligentPredictionandRobustOptimalControlforWastewaterTreatmentSystemADissertationSubmittedfortheDegreeofDoctorofPhilosophyCandidate：QiaoXinghongSupervisor：Prof.LuoFeiSouthChinaU

2、niversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：TP18学校代号：10561学号：201110102343华南理工大学博士学位论文污水生化处理系统的智能预测及鲁棒优化控制研究作者姓名：乔兴宏指导教师姓名、职称：罗飞教授申请学位级别：工学博士学科专业名称：控制理论与控制工程研究方向：智能控制及优化论文提交日期：2016年11月29日论文答辩日期：2016年12月4日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：胡跃明委员：刘星成罗飞黄道平田森平华南理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明

3、：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研巧所取得的研究成果。除了文中特别加标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中＾＾明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。ｔ户月作者签名：日期／奇少房：兴作年７日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，艮Ｐ；研究生在校攻读学位期间论文王作的知识产权单位属华南理工大学。学校有权保存并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位

4、论文被查阅（除在保密期内的保密论文外）；学校可Ｗ公布学位论文的全、部或部分内容，可允许采用影印缩印或其它复制手段保存、汇编学位一论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相致。本学位论文属于：□保密，在年解密后适用本授权书。材不保密，同意在校园网上发布，供校内师生和与学校有共享协议的单位浏览；同意将本人学位论文提交中国学术期刊（光盘版）电子杂志社全文出版和编入ＣＮＫＩ《中国知识资源总库》，传擺学位论文的全部或部分内容。＂＂（请在上相应方框内打Ｖ），、仲７作者铭名：日期；办人稍导教师签名：日期心

5、／之－？；摘要污水生化处理是一个随机、时变和耦合的复杂过程，传统的优化控制方法难以有效应用。智能控制和鲁棒控制等控制理论的引入能有力推动污水处理研究的发展。最小二乘支持向量机、小增益定理、Kharitonov定理、回路成形、V-gap理论、遗传算法和粒子群算法等作为研究工具在许多领域有了广泛的应用，但应用在污水处理领域的研究还很少。本文在总结前人对上述算法和污水处理系统研究的基础上，将相应算法进行改进和综合，应用于污水处理系统的出水水质参数预测和鲁棒优化控制，为污水处理厂的优化控制提供了理论依据，并取得了一定的研究成果。本文的主要研究内容概

6、括如下：1.生化需氧量（BOD）是监测水体中有机物污染状况的重要指标，反映水体被有机物污染的程度，但这一指标很难实现在线监测和利用该指标进行反馈控制。针对这一问题，本文提出了一种在线更新Gustafson-Kessel（GK）模糊聚类和最小二乘支持向量机相结合的算法。为了提高在线运算速度和减少存储空间，GK模糊聚类算法对相似聚类合并；在线递推最小二乘支持向量机过程中，采用一种带时间窗型在线稀疏算法，利用快速留一交叉验证法（FastLeave-One-OutCross-Validation,简称FLOO-CV）删除对模型整体性能影响最小的冗余样本

7、。将该算法应用于污水处理出水水质指标BOD的预测，实验结果表明本文提出的方法预测结果精度更高，运算速度更快。2.以回流的微生物浓度为控制变量，对污水处理不确定模型通过线性分式变换进行简化。通过小增益定理或Kharitonov定理将控制目标转换为不等式约束凸优化问题，采取遗传算法对控制器参数寻优。将该算法应用于简化的活性污泥数学模型的回流微生物浓度控制，相对传统的鲁棒控制器设计方式，避免了解复杂的Riccati方程，计算简单，控制器阶次低，更易于工程上的实现。仿真结果表明了该方法控制性能优良，鲁棒性能较好。3.溶解氧浓度是污水生化处理过程中的一个

8、重要参数。溶解氧浓度模型是一种典型的不确定时变系统，其系统复杂，普遍存在参数变化，有外干扰等问题。传统控制手段难以有效的控制溶解氧浓度。针对模型不确定