神经网络预测控制在污水处理溶解氧控制中的应用

【摘要】：针对污水处理过程溶解氧浓度时变设定值难以控制的问题,提出一种溶解氧浓度的神经网络预测控制器设计方法.首先,在活性污泥法污水处理过程通用机理模型基础上,利用系统的输入、输出数据,采用递推学习更新模式,通过三层BP神经网络训练出系统神经网络逼近模型.然后,设计满足出水水质指标的溶解氧约束预测控制器.在考虑溶解氧测量白噪音干扰和进水流量发生阶跃变化情况下,将所设计的控制器用于污水处理溶解氧浓度的时变设定值跟踪控制.仿真结果表明:与传统PID控制器相比,神经网络预测控制器能够显著提高溶解氧跟踪控制性能,具有更好的自适应性和抗干扰能力. 【作者单位】： 华侨大学信息科学与工程学院;泉州市益源环保设备有限公司;
【关键词】： 污水处理 神经网络 溶解氧浓度 预测控制 过程控制
【基金】：福建省自然科学基金资助项目(2013J01198) 福建省泉州市科技计划重点项目(2013Z32)
【分类号】：X703;TP273
【正文快照】： 20世纪40年代,国外学者就已开始研究污水处理模型,先后开发出一些简化的活性污泥法模型.1987年,国际水质协会(IAWQ)在前人研究的基础上推出了活性污泥1号模型(ASM1),ASM1是活性污泥模型发展的里程碑,成为模拟活性污泥系统的强有力工具[1].溶解氧(DO)浓度是活性污泥法污水处理

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