污水处理系统是一个高度非线性的工业过程控制系统,由于入水流量、入水组分的不确定性、以及周围环境如天气、温度、PH等因素的混合影响,使得污水处理的过程极其复杂,呈现出大时滞、强耦合、大时变以及干扰严重等特点;同时,污水处理过程的特性决定它的数学机理模型难以精确建立,这使得污水处理控制存在很大的难度,而传统的控制方法控制水平低,导致污水处理出水水质不达标、控制性能不稳定、能量消耗大、运行成本高等问题。因此,研究污水处理过程的新型智能控制及优化方法对于我国污水处理行业的发展具有深远的科研意义和应用价值。本论文针对污水处理过程的精确模型难以建立的问题,以控制和优化污水处理过程中溶解氧和硝态氮浓度为目标,提出了一种基于迭代ADP算法的污水处理最优控制策略,结合自适应动态规划的基本原理和神经网络特性,实现污水处理在线控制和优化。论文的主要工作包括以下内容:1、污水处理过程机理分析。论文深入分析了污水处理过程特性,并对由欧盟科学技术合作组织(COST)和国际水协(IWA)合作共同提出的BSM1(Benchmark Simulation Model No.1)基准仿真模型进行了深入研究,其中对BSM1仿真模型中污水的组分、生化反应池内部微生物反应过程、化学计量系数和动力学参数之间的关系以及活性污泥法工艺都做了详尽的分析。最后基于MATLAB平台进行仿真实验,验证了平台的有效性,为开发研究新的控制策略和优化算法提供了技术支撑。2、基于迭代ADP算法的污水处理最优控制研究。论文中针对污水处理过程(Wastewater treatment process,WWTP)溶解氧浓度和硝态氮浓度的控制问题,提出了一种基于迭代ADP算法的最优控制策略。该策略中无需污水处理过程的非线性动力学模型,只需系统的输入输出观测信息,充分利用神经网络的自学习能力和能够无限逼近非线性系统的特性,将它用来近似系统的性能评价指标函数和最优控制策略,实现了控制器的在线学习,最后通过实验表明,论文中提出的基于迭代ADP算法的最优控制策略与传统控制策略相比,不仅提高了污水处理过程的控制精度,而且系统稳定性也明显增强。3、基于迭代自适应动态规划的溶解氧和硝态氮设定值优化研究。论文针对污水厂当前存在的设备运行能量消耗大、运行成本高的问题,论文结合BSM1模型分析了污水厂中影响能耗和出水水质的因素,以及溶解氧和硝态氮对出水水质的影响,建立了优化控制模型的目标函数,及基于自适应动态规划优化控制的立即成本,最后通过仿真实验对比,该方法在能够保证出水水质的达标的基础上,还大大地降低了能量消耗成本。4、基于FameView与MATLAB通信的污水处理智能控制系统。针对智能算法在工业控制系统如污水处理系统难以实际应用的问题,提出了一种基于OPC技术的MATLAB和监控组态软件Fame View通信的污水处理智能控制系统。系统包括FameView监控模块和MATLAB智能控制模块,以及OPC通信模块三部分。根据研究,MATLAB具有复杂算法智能计算、实时仿真的功能,而组态软件FameView可以在工业控制现场有效地监测整个处理过程系统。而OPC技术可以有效实现两个软件应用接口的通信功能,因此论文中利用OPC技术,按照工业现场的实际要求,使用监控组态软件FameView作为系统主控,进行实时数据采样,而MATLAB进行智能控制算法的运算,使得监控组态软件和MATLAB优势互补,从而对工业现场进行有效地操作和控制。由于受到环境的限制,在论文中搭建的系统以出水水质的智能预测为例验证了系统的可行性,从理论上为相关环境管理部门和实际污水处理厂提供了出水水质预测的更高效、更准确、更易操作的方法,并将预测结果通过组态软件FameView直观地展现出来,为污水厂相关决策者的控制提供了可靠理论依据,防止出水水质超标的发生,同时该技术的实现为污水处理智能控制算法在实际污水厂的应用提供了技术支撑。