【摘 要】
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针对污水处理过程中能耗大和罚款高等问题,设计了一种基于工况识别的污水处理智能优化控制系统。为保证工况识别的准确性和实时性,利用自适应遗传算法从多种入水参数中选取参
【机 构】
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江南大学物联网工程学院,江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61773182);国家重点研发计划项目(2018YFC1603705-03);江苏高校“青蓝工程”项目
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针对污水处理过程中能耗大和罚款高等问题,设计了一种基于工况识别的污水处理智能优化控制系统。为保证工况识别的准确性和实时性,利用自适应遗传算法从多种入水参数中选取参考变量,然后基于建立的历史知识库,对入水实时工况进行识别。针对能耗和罚款的多目标优化问题,基于历史知识的引导,通过智能决策的方法从pareto解集中选出最优偏好解,并对知识库进行更新。利用国际基准仿真平台BSM1进行验证,结果表明所提方法有效利用了历史工况的最优解信息,提高了算法的收敛性,降低了计算成本,同时可将能耗和罚款控制在较低的范围。
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