神经网络自整定多变量PID控制方法研究

摘要：

关于污水优化处理系统控制问题.针对三相内循环生物流化床污水处理系统结构上的特殊性和生物反应过程的复杂性,以及污水处理过程的非线性、时滞、时变、多输人多输出等特点,提出一种对角递归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Network,DRNN)的自整定多变量PID控制方法.通过DRNN对控制参数进行在线辨识,为PID控制器提供梯度信息;同时考虑到生物流化床污水处理系统输出变量之间的特殊耦合关系,将反馈偏差划分为不同等级,以调整PID参数修正速率的快慢.进行仿真验证,验证了该方法在生物流化床污水处理中的有效性和可行性.

关键词：对角递归神经网络、生物流化床、自整定、解耦控制

所属期刊栏目：29

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：山西省科技攻关计划项目20100321022;国家科技支撑计划资助项目2007BAK361307-05;北京市属高等学校人才强教项目PHR201007123,PHR201008238

在线出版日期：2012-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：205-208,242