基于改进粒子群算法的污水处理过程神经网络优化控制

• 作者: 乔俊飞 逄泽芳 韩红桂
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 污水处理 智能控制 优化控制 粒子群算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 页码范围: 429-436
• 分类号: TP18
• 字数: 5950字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201205034

摘要

针对活性污泥法污水处理过程高能耗的问题,综合考虑污水处理出水水质和生化反应参数之间的关系,文中设计了一种智能优化控制系统.该系统以国际水协(IWA)开发的基准仿真模型BSM1为研究对象,利用改进粒子群算法优化BSM1第2分区的硝态氮浓度和第5分区的溶解氧浓度、混合液悬浮物固体浓度的设定值；同时利用感知器神经网络预测污水处理过程的输出,在出水水质达标的前提下降低污水处理能耗.仿真实验结果表明,系统总能耗相比闭环控制策略降低4.614％,该神经网络智能优化控制系统能够有效降低污水处理的能耗.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔俊飞	北京工业大学电子信息与控制工程学院	181	1883	22.0	31.0
2	韩红桂	北京工业大学电子信息与控制工程学院	73	706	16.0	21.0
3	逄泽芳	北京工业大学电子信息与控制工程学院	1	30	1.0	1.0