改进PSO算法在污水处理控制器优化中的应用研究

"改进PSO算法在污水处理控制器优选中的应用" 本文主要探讨了如何利用改进的粒子群优化（PSO）算法来解决污水处理控制系统中控制器选择的难题，特别是针对控制性能指标不兼容的情况。作者黄伟和毕建朝提出了一个基于多性能指标参数的目标函数，以优化控制器的选择。 在传统的PSO算法基础上，他们进行了改进，旨在增强算法的搜索能力和全局最优解的收敛速度。通过构造目标函数，将多个控制性能指标融合，如动态响应、稳态误差、调节时间等，这些指标通常在选择控制器时存在冲突。改进后的PSO算法能够更有效地在多目标优化问题中寻找平衡，从而选择出兼顾各种性能指标的控制器参数。 以序批式反应器（SBR）工艺的污水处理系统为例，作者建立了溶解氧（DO）参数控制模型，并设计了两种控制器：改进的PID控制器和多模态HSIC（Heteroscedasticity-based Supervised Independence Criterion）控制器。PID控制器因其简单实用而广泛应用于过程控制，而HSIC控制器则能适应不同工况，提供更为灵活的控制策略。 仿真结果表明，改进的PSO算法在寻找控制器参数方面表现出更强的鲁棒性，即使面对系统扰动也能保持良好的控制品质。同时，算法的动静态控制性能均有显著提升，这验证了其在污水处理系统控制器参数优选中的合理性和实用性。 这项研究不仅为污水处理领域的控制器设计提供了新的优化工具，也为其他工程领域的多目标优化问题提供了借鉴。通过结合PSO算法的全局搜索优势和多性能指标的考虑，可以为复杂系统的控制器设计提供更加综合和有效的解决方案。未来的研究可以进一步探讨该算法在不同环境条件和更复杂控制系统下的适用性和适应性。