改进差分进化算法辨识加药凝絮过程参数

1引言

差分进化（DE）是一种基于种群并行随机搜索的新型进化算法，近年来在函数优化、参数辨识、化工控制等领域得到广泛应用[1][2]。针对标准差分进化算法收敛速度缓慢，收敛精度不高，参数对算法结果影响大的不足，国内外出现很多改进DE，主要表现在参数的自适应性、变异策略的改进以及将DE和其它智能算法相结合等 [3]。凝絮是水厂制水过程中较重要的环节，凝絮过程净水剂投加量不仅决定出水水质是否安全，还是构成制水成本的第二关键因素，因此，根据原水水质和沉淀池出水浊度建立凝絮过程净水剂投加量的数学模型，从而实现制水过程净水剂投加量的精确控制，具有很好的实际意义。本文在综合分析DE算法的多种变异方案基础上，提出一种新的改进差分进化算法，并将该算法应用于城市供水加药凝絮过程参数辨识中，从而建立城市供水凝絮加药过程数学模型，具有很好的实际意义。