Collaborative Multimodal Optimization Control for Coupling Subprocesses in WWTP

Yucheng Liu

doi:10.1109/tii.2026.3696649

Collaborative Multimodal Optimization Control for Coupling Subprocesses in WWTP

2026-07-02

0

PRE

AI

DOI：10.1109/tii.2026.3696649

原文链接

摘要

En 中文

优化控制技术已被广泛应用于废水处理过程（WWTPs）中，以提高厌氧和好氧子过程的效率并减少排放。然而，厌氧和好氧子过程的耦合在控制变量及其优化目标之间形成了交织关系，导致难以量化控制变量的影响并降低操作可行性。为解决此问题，针对WWTPs中的耦合子过程提出了一种协同多模态优化控制（CMOC）方法。首先，提出协同目标映射策略以构建厌氧和好氧子过程的多模态优化目标。然后，将子过程优化目标映射到不加权统一的多模态函数。其次，设计了一种具有注意力机制的多模态粒子群优化算法，以获得子过程的最优状态。随后，粒子通过学习邻域最优位置来改善多模态优化性能。第三，提出一种基于启发式模型预测控制（H-MPC）的方法，以实现厌氧和好氧子过程的协同优化控制。然后，在H-MPC中基于启发式函数统一权衡子过程的优化目标。最后，将所提出的CMOC应用于基准仿真模型1，实验结果表明该方法能有效提升WWTPs的优化控制性能。

Keyword:

Wastewater treatment process (WWTP)

collaborative optimization control

multimodal particle swarm optimization

heuristic-based model predictive control (H-MPC)

Collaborative Multimodal Optimization Control for Coupling Subprocesses in WWTP

摘要

期刊

机构

引用论文