RBF模型预测PID在两级AO污水处理中的改进研究

摘要：

根据广西某地区的城镇污水处理厂的工艺要求和特点,设计了一套基于S7-1200PLC的自动控制系统.针对处理过程中溶氧量控制环节大滞后、大惯性特征且难以建立精确模型导致的溶氧量不稳定问题,提出使用神经网络预测模型PID算法对控制系统进行改进.由具有自学习和自适应能力的单神经元构成基本的自适应控制器NNC,同时使用基于预测输出误差的最小均方函数(LMS)进行权值和偏置调整,并采用动态RBF神经网络对模型进行在线辨识.算法验证结果表明,模型可以达到较快的收敛速度和精度,对比于传统的PID算法,该算法对于溶氧量的控制可取得更好的稳定性和动态响应.使用VB语言进行工程实现,对同类过程控制算法的设计应用有一定的参考价值.

关键词：污水处理、溶氧量、神经网络、预测控制、PLC、Wincc

所属期刊栏目：43

分类号：TN876-34;TP183;TP273(无线电设备、电信设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;广西壮族自治区研究生教育创新计划资助项目

在线出版日期：2020-04-01（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：104-108