朝来庭下，光阴如箭；别离难，不似相逢好。从四年的本科到六年的硕博连读，十年的工大生活转眼已经结束。学生时期最美好的十年，给我留下的不仅仅有学习生活的回忆与收获，还有为人处世的智慧与财富，而这些注定将在我的人生中留下浓墨重彩的一笔。通过这十年的积累与认识，培养了严谨的科研态度，掌握了丰富的专业技巧，为以后的科研道路奠定坚实的基础。感谢母校的栽培和教育，感谢信息学部的爱护和关心，感谢我的恩师韩红桂老师的辛勤付出和悉心教导，感谢我的父母和身边的同学们。

论文中文题目：城市污水处理污泥膨胀智能识别与自愈控制研究

论文英文题目：THE RESEARCH ON INTELLIGENT IDENTIFICATION AND SELF-HEALING CONTROL OF SLUDGE BULKING IN MUNICIPAL WASTEWATER TREATMENT

作       者：刘峥

指导教师：韩红桂 教授

培养单位：信息学部

学       科：控制科学与工程

论文主要贡献及创新点

针对城市污水处理污泥膨胀难以在线精准识别的问题，建立了一种基于自适应二型模糊宽度学习算法的污泥膨胀智能识别模型。首先，利用偏最小二乘法提取污泥膨胀的特征变量，确定了智能识别模型的输入输出变量；其次，设计了一种基于二型模糊宽度学习算法的智能识别模型，采用自适应模糊伪逆算法对模型参数在线校正，提高了智能识别模型的精度，实现了污泥膨胀在线识别；最后，给出了智能识别模型的收敛条件，保证了模型的适用性，应用结果表明所提出的智能识别模型具有较好的实时性和识别精度。

针对城市污水处理污泥膨胀抑制因素难以精准确定的问题，建立了一种基于知识和数据的污泥膨胀抑制因素智能决策模型。首先，设计了一种递归重构贡献诊断方法，实现污泥膨胀的快速溯源；其次，提出了一种知识内化机制，将污泥膨胀专家知识以及故障诊断结果转化为模糊规则的形式，确定了智能决策模型的初始结构和参数，提高了初试阶段的决策精度；最后，结合运行数据，建立了一种基于数据和知识的模糊宽度学习算法的智能决策模型，利用伪逆算法对模型参数在线校正，提高了智能决策模型的精度，实现了对污泥膨胀抑制因素的有效判断，应用效果表明所提出的智能决策模型具有决策精度高的优势。

针对城市污水处理污泥膨胀存在着严重非线性和强干扰的问题，设计了一种污泥膨胀被动自愈控制器，利用基于自适应模糊神经网络的辨识器对运行过程准确描述，提出了一种迁徙多目标优化算法，通过避免求取帕累托解而减轻计算负担，实现了快速跟踪控制，并分析控制器稳定性；同时针对污泥膨胀易造成运行不平稳的问题，设计了一种污泥膨胀主动自愈控制器，提出了基于动态模糊宽度学习算法的运行工况辨识器，设计了一种优先多目标优化算法，利用控制目标间的关联性与优先性获取被控变量最优解，实现了稳定控制，并分析控制器性能。将污泥膨胀被动和主动自愈控制器应用于基准仿真平台，实现了污泥膨胀的有效抑制，保证了城市污水处理安全稳定运行。