SBR法污水處理過程建模與控制技術研究.pdf

1、隨著經濟的發(fā)展和城市化進程的加快,水資源的污染程度也越來越嚴重。為加大對水資源的保護。近幾年,我國建立了大量的污水處理廠。序列間歇式活性污泥(SBR)法作為一種利用自然界微生物生命活動來去除污水中的有機物以及脫氮除磷的有效方法,在新建污水處理廠中得到廣泛應用。然而由于污水處理過程具有非線性、多變量、和大時滯的特點,因此運用傳統(tǒng)的數學建模方法很難為污水處理過程建立精確的模型,從而在一定程度上制約了污水處理行業(yè)自動控制水平的提高。因此,加強

2、污水處理過程建模及控制算法的研究,將有利于水處理行業(yè)的快速發(fā)展。
　　 本文從解析ASM1模型入手,較為全面的了解了污水處理過程的內部機理。在污水處理行業(yè)建模經驗的基礎上,分別用BP和RBF兩種神經網絡建立了兩個可以預測出水水質中化學需氧量(COD)含量的預測模型。通過Matlab軟件進行了仿真,并分析了選擇不同隱含層神經元個數和不同隱含層激勵函數對模型預測精度的影響。仿真結果顯示:兩種模型都能較好的完成對出水COD的預測,其中

3、BP網絡模型的相對誤差在3％以內,RBF網絡模型的最大相對誤差達到了9％,但從訓練時間上來看RBF網絡要遠小于BP網絡。
　　 另外,從污水處理過程來看,溶解氧(DO)作為影響污水處理效果的重要參數,對它的控制效果直接決定了出水水質的好壞,因此對DO的控制將是污水處理過程中的控制重點。但是對于城市生活污水來講,在不同的時間段,污水中各種成分的含量波動比較大,所以對DO的控制又是一個控制難點。針對傳統(tǒng)PID控制算法在污水處理過程中