基于神经网络的污水处理系统广义预测控制

作     者：赵敏 赵强 ZHAO Min;ZHAO Qiang

作者机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61973219) 

出 版 物：《控制工程》 (Control Engineering of China)

年 卷 期：2023年第30卷第11期

页      码：2091-2099页

摘      要：污水处理过程中,由于溶解氧和硝态氮浓度是时变且长滞后的,因此难以精准控制。为解决这一问题,提出基于径向基(radial basis function, RBF)神经网络的多变量解耦比例积分-广义预测控制(proportional integral-generalized predictive control, PI-GPC)算法。首先,基于RBF神经网络分别建立溶解氧浓度和硝态氮浓度非线性模型;然后,在此模型基础上,利用GPC的预测性和传统PI控制器的反馈性,优化溶解氧和硝态氮的浓度控制;最后,利用基准仿真模型No.1(benchmark simulation model No.1, BSM1)数据,通过神经网络辨识系统模型并设计控制器。结果表明,PI-GPC算法相较于传统GPC和PI控制算法,能够获得更快速和更稳定的控制效果。

主 题 词：溶解氧浓度 RBF神经网络 比例积分控制 预测控制 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 

D　O　I：10.14107/j.cnki.kzgc.20210556

馆 藏 号：203124424...