基于参数优化的自适应模糊神经网络控制在污水处理中的应用

【摘要】：针对活性污泥污水处理系统的机理模型具有复杂的非线性,传统的控制方法存在着精度不高,自适应能力差等缺点,提出一种优化的自适应模糊神经网络控制方法,分析了控制模型参数对系统的影响,并经过数据训练得到控制器各参数的寻优方法,获得系统的最优化参数。该控制方法能够快速、有效地使曝气池中溶解氧浓度达到期望值,并且具有较高的控制效果与控制精度。与传统控制方法相比,该控制方法更具有鲁棒性。仿真结果验证了该控制方法的有效性和正确性。 【作者单位】： 燕山大学电气工程学院燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室;
【关键词】： 参数优化 模糊神经网络 非线性 鲁棒性 污水处理
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50675186)
【分类号】：X703
【正文快照】： 1引言目前,我国城镇水资源短缺,水体污染成为亟待解决的问题。活性污泥污水处理方法近几年来在国内外得到了深入的研究与广泛的应用。活性污泥法是序列间歇式活性污泥法的简称,是一种按间歇曝气方式运行的活性污泥处理技术[1]。在活性污泥污水处理系统中溶解氧的浓度是一个重

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