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。

关键词：污水处理、神经网络、溶解氧浓度、预测控制、过程控制

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：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

在线出版日期：2015-06-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：280-285