基于LM算法的溶解氧神经网络预测控制

摘要：

针对污水处理溶解氧时变、非线性以及设定值难以跟踪控制的问题,提出了一种基于Levenberg-Marquardt算法(LM算法)的溶解氧浓度神经网络预测控制器的设计方法.首先在国际水协会提出的活性污泥1号模型(ASM1)基础上,经过合理的假设和约束,得到简化的溶解氧浓度模型,经过BP神经网络系统辨识和模型预测设计了溶解氧神经网络预测控制器.并采用LM算法改进了BP神经网络,克服了容易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺点,提高了神经网络预测精度.仿真结果表明,神经网络预测控制具有很好的自适应性和鲁棒性,提高了溶解氧跟踪控制性能.

关键词：污水处理、溶解氧浓度、神经网络预测控制、Levenberg-Marquardt算法

所属期刊栏目：47

分类号：TP183;X832(自动化基础理论)

资助基金：“十二五”国家科技支撑计划项目2014BAC01B04、安徽省科技攻关重大项目1301041023和安徽省软科学研究项目1502052034

在线出版日期：2016-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：297-302