模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在污水廠協(xié)同調(diào)度決策的應(yīng)用研究.pdf

1、生物/生態(tài)組合處理工藝綜合了生物處理和生態(tài)處理的共同優(yōu)勢，能夠較好地實現(xiàn)生物處理單元的靈活、高效和生態(tài)處理單元的低能耗、環(huán)境友好的有效結(jié)合?，F(xiàn)生物生態(tài)組合工藝的調(diào)度，大都根據(jù)經(jīng)驗人為操作，雖能夠保證出水達標，但無法保證能耗的最低。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學習、自組織功能和模糊邏輯的透明性、邏輯性的特征，提出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能調(diào)度算法，以此實現(xiàn)調(diào)度最優(yōu)。
　　 本課題結(jié)合模糊邏輯推理、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計算機技術(shù)，形成基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水

2、處理廠協(xié)同調(diào)度專家系統(tǒng)，根據(jù)進水流量、溫度、進出水水質(zhì)等參數(shù)，結(jié)合生物/生態(tài)單元過程特性，合理分配生物/生態(tài)兩段處理工藝的污染物負荷，協(xié)同調(diào)度兩段工藝。文中主要對以下幾個方面進行了研究：
　　 ①建立小城鎮(zhèn)污水廠能耗模型。根據(jù)污水的動力學理論建立起了小城鎮(zhèn)污水處理廠能耗模型，并根據(jù)能耗模型得出相應(yīng)生物段承擔的污染物處理負荷。
　　 ②選定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)模型。根據(jù)污水處理廠特殊性采用了T-S型結(jié)構(gòu)，經(jīng)過研究分析采用CO

3、D，溫度、流量和TP作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，其隸屬函數(shù)為高斯型模糊分割為5，網(wǎng)絡(luò)的輸出為生物處理段所承擔的負荷。
　　 ③優(yōu)選合適的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練方法。文中T-S型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前件采用的是BP算法，后件網(wǎng)絡(luò)采用二乘算法的混合算法。仿真結(jié)果表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的混合算法的預測誤差能夠收斂到0.010012，迭代收斂120步左右，較BP算法優(yōu)。因此該網(wǎng)絡(luò)具有收斂速度快、誤差小的特點，能夠應(yīng)用生物/生態(tài)組合工藝的協(xié)同調(diào)度。
　　

4、④實現(xiàn)系統(tǒng)功能。根據(jù)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機能，開發(fā)了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專家系統(tǒng)用于知識的獲取，實現(xiàn)模糊推理，給出相應(yīng)的調(diào)度決策，并通過解釋功能給出推理的過程，以增加用戶對推理結(jié)果的信任度。
　　 研究結(jié)果表明，文中建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好解決生物/生態(tài)兩個工藝的負荷分配問題，并且對出水水質(zhì)具有較好的預測功能，因此結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學習、自組織的功能和模糊系統(tǒng)的模糊推理的優(yōu)點形成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)應(yīng)用于污水處理廠的智能調(diào)度，具有一定的應(yīng)用價