本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理控制

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【摘要】：針對(duì)污水處理過程中具有的非線性、大時(shí)變等特征,提出了一種基于自適應(yīng)遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrent fuzzy neural network,RFNN)的污水處理控制方法.該方法利用自適應(yīng)RFNN識(shí)別器建立污水處理過程的非線性動(dòng)態(tài)模型,建立的模型可以為RFNN控制器提供污水處理過程中的狀態(tài)變量信息,保證了控制器根據(jù)系統(tǒng)響應(yīng)調(diào)整操作變量的精確性;并且RFNN辨識(shí)器及RFNN控制器基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)率進(jìn)行學(xué)習(xí),確保了遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂精度和速度,并通過構(gòu)造李雅普諾夫函數(shù)證明了此算法的收斂性;最后,基于基準(zhǔn)仿真模型(benchmark simulation model 1,BSM1)平臺(tái)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn).結(jié)果表明,與PID、模型預(yù)測(cè)控制及前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,該方法對(duì)污水處理中溶解氧濃度和硝態(tài)氮濃度的跟蹤控制精度具有明顯的提升.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)電子信息與控制工程學(xué)院;計(jì)算智能與智能系統(tǒng)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 污水處理 遞歸模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)學(xué)習(xí)率 基準(zhǔn)仿真模型(BSM)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61622301,61533002,61225016) 北京市教育委員會(huì)科研計(jì)劃項(xiàng)目(KZ201410005002,km201410005001) 教育部博士點(diǎn)基金項(xiàng)目(20131103110016)資助~~
【分類號(hào)】：X703;TP183
【正文快照】： 1引言(Introduction)活性污泥法是污水處理廠中常見的污水處理方法,其過程機(jī)理是利用微生物的生化反應(yīng)降解污水中所含污染物,具有非線性、大時(shí)變的特點(diǎn),是一個(gè)復(fù)雜動(dòng)態(tài)系統(tǒng).因此,采用常規(guī)控制方法[1]以及模型預(yù)測(cè)控制(model predictive control,MPC)技術(shù)[2]很難有效地對(duì)污水處

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本文編號(hào)：776420