特殊天气污水溶解氧浓度的自适应广义预测控制

摘要：

污水处理过程具有非线性、时变、大滞后的特点,尤其在雨天暴雨等特殊天气下,污水的入水波动会对控制器造成严重干扰;文中提出一种基于模糊神经网络模型的自适应广义预测控制算法,实现对污水处理过程中溶解氧浓度的实时控制;该算法利用反馈线性化思想实现自适应广义预测控制器的设计,在证明其李雅普诺夫稳定的同时,得到修正系统的受控自回归积分滑动平均模型参数自适应规则,动态调整模型参数使系统跟踪误差达到最小;仿真实验结果表明,该算法能够稳定、快速地控制溶解氧浓度,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性,该控制算法特别适合用于污水处理过程的特殊天气(如雨天和暴雨天)中.

关键词：自适应广义预测控制、模糊神经网络模型、污水处理、溶解氧浓度

所属期刊栏目：23

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61473121;广州市珠江科技新星项目2011J2200084;中央高校基本科研业务费专项资金重点资助项目2014Z0037

在线出版日期：2016-01-14（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：4052-4056