基于自适应递归模糊神经网络的污水处理控制

【摘要】：针对污水处理过程中具有的非线性、大时变等特征,提出了一种基于自适应递归模糊神经网络(recurrent fuzzy neural network,RFNN)的污水处理控制方法.该方法利用自适应RFNN识别器建立污水处理过程的非线性动态模型,建立的模型可以为RFNN控制器提供污水处理过程中的状态变量信息,保证了控制器根据系统响应调整操作变量的精确性;并且RFNN辨识器及RFNN控制器基于自适应学习率进行学习,确保了递归模糊神经网络的收敛精度和速度,并通过构造李雅普诺夫函数证明了此算法的收敛性;最后,基于基准仿真模型(benchmark simulation model 1,BSM1)平台进行仿真实验.结果表明,与PID、模型预测控制及前馈神经网络相比,该方法对污水处理中溶解氧浓度和硝态氮浓度的跟踪控制精度具有明显的提升. 【作者单位】： 北京工业大学电子信息与控制工程学院;计算智能与智能系统北京市重点实验室;
【关键词】： 污水处理 递归模糊神经网络 自适应学习率 基准仿真模型(BSM)
【基金】：国家自然科学基金项目(61622301,61533002,61225016) 北京市教育委员会科研计划项目(KZ201410005002,km201410005001) 教育部博士点基金项目(20131103110016)资助~~
【分类号】：X703;TP183
【正文快照】： 1引言(Introduction)活性污泥法是污水处理厂中常见的污水处理方法,其过程机理是利用微生物的生化反应降解污水中所含污染物,具有非线性、大时变的特点,是一个复杂动态系统.因此,采用常规控制方法[1]以及模型预测控制(model predictive control,MPC)技术[2]很难有效地对污水处

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