基于神经网络的污水处理预测控制

【摘要】：针对国际水协(IWA)开发的基准仿真模型(Benchmark simulation model No.1,BSM1)中第5分区溶解氧质量分数和第2分区硝态氮质量分数的控制问题,提出了一种基于神经网络的多变量预测控制系统。控制系统中主要包括两部分:神经网络辨识器,用于提取对象的输出数据;神经网络控制器,用于输出控制变量。仿真结果表明:基于神经网络的预测控制系统具有较好的适应性和鲁棒性。 【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;
【关键词】： 神经网络预测控制 污水处理 溶解氧质量浓度 硝态氮质量浓度
【基金】：国家自然科学基金项目(61034008)
【分类号】：TP183;TP273
【正文快照】： 污水处理过程是一个复杂的生化反应过程,伴随有物理化学反应、生化反应、相变过程及物质与能量的转化和传递过程,导致其过程控制十分困难。但随着对污水处理方法的深入研究,建立的数学模型也日趋成熟。2002年在欧盟科学技术与合作组织(COST)的682号和624号计划的研究人员,与

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