【摘 要】
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为解决污水处理过程控制中能耗过高、出水水质差的问题,提出一种基于自适应免疫优化(AIOIC)的智能控制系统.设计分层控制策略,采用基于奇异值分解的快速在线自组织模糊神经网络(SVDFNN)构建污水处理能耗和出水水质模型.采用自适应混合免疫优化算法,获得最佳的溶解氧和硝态氮设定值.利用底层的自组织递归模糊神经网络控制器跟踪该优化设定值.结果 表明:所提出的免疫优化智能控制策略不仅能满足出水水质标准,而且能显著降低污水处理能耗.“,”In order to solve the problems of exce
【机 构】
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北京信息科技大学自动化学院,北京100192;北京京新科高端信息产业技术研究院有限公司,北京100192;北京工业大学信息学部,北京100124;北京信息科技大学自动化学院,北京100192
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为解决污水处理过程控制中能耗过高、出水水质差的问题,提出一种基于自适应免疫优化(AIOIC)的智能控制系统.设计分层控制策略,采用基于奇异值分解的快速在线自组织模糊神经网络(SVDFNN)构建污水处理能耗和出水水质模型.采用自适应混合免疫优化算法,获得最佳的溶解氧和硝态氮设定值.利用底层的自组织递归模糊神经网络控制器跟踪该优化设定值.结果 表明:所提出的免疫优化智能控制策略不仅能满足出水水质标准,而且能显著降低污水处理能耗.“,”In order to solve the problems of excessive energy consumption and excessive effluent quality in wastewater treatment process control,an intelligent control system based on adaptive immune optimization (AIOIC) is proposed.A hierarchical control strategy is designed,and a fast online self-organizing fuzzy neural network based on singular value decomposition (SVDFNN) is used to construct the mathematical model of wastewater treatment energy consumption and effluent quality.In order to obtain the optimal set values of dissolved oxygen and nitrate nitrogen,an adaptive hybrid evolutionary immune optimization algorithm is designed.The self-organizing recursive fuzzy neural network controller is used to track this optimal set points at the bottom layer.The results show that the proposed immune optimization intelligent control strategy can not only meet the effluent quality standard,but also significantly reduce the energy consumption ofwastewater treatment process.
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蚁群算法作为新型智能优化算法,应用于干扰资源分配时,寻优过程的收敛速度较慢,且获得全局最优值的概率较低.为了改善基于蚁群算法的干扰资源分配效率,同时提升得到全局最优解的概率,提出了衰减因子在寻优过程中按照指数型函数进行变化,即初始寻优阶段衰减因子取相对较小的数值,随着迭代次数的增加,衰减因子取值单调递增且呈现指数规律变化.仿真分析验证了所提方法的正确性,该方法不仅可以改善干扰资源分配过程中的收敛效率,同时具有较高的全局最优获取概率.“,”Ant Colony Optimization (ACO) is a
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