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污水处理溶解氧的模糊神经网络控制器研究

来源期刊:控制工程2010年第S2期

论文作者:李雄军 罗健旭 黄志清 王文佳

文章页码:64 - 186

关键词:模糊神经网络;粒子群算法;BP算法;溶解氧;BSM1;

摘    要:针对基于活性污泥法处理工艺的污水生化处理系统对溶解氧控制的要求,提出了一种改进性模糊神经网络控制算法,对污水生化处理系统的溶解氧质量浓度进行控制。在该改进性模糊神经网络控制方法中,为了克服单独应用BP算法或粒子群(PSO)算法训练模糊神经网络控制器参数时存在的缺陷,提出了一种将BP算法和粒子群(PSO)算法二者相结合的改进算法(PSO+BP算法),以充分利用PSO算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索能力,从而更有效地提高训练模糊神经网络控制器参数的效率,以及提高控制器的控制效果。最后基于活性污泥法处理工艺的仿真基准模型BSM1仿真平台,对污水生化处理系统的溶解氧控制进行仿真研究,与模糊控制的效果进行对比分析,验证了该模糊神经网络控制器的有效性和可行性。

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污水处理溶解氧的模糊神经网络控制器研究

李雄军,罗健旭,黄志清,王文佳

华东理工大学自动化系

摘 要:针对基于活性污泥法处理工艺的污水生化处理系统对溶解氧控制的要求,提出了一种改进性模糊神经网络控制算法,对污水生化处理系统的溶解氧质量浓度进行控制。在该改进性模糊神经网络控制方法中,为了克服单独应用BP算法或粒子群(PSO)算法训练模糊神经网络控制器参数时存在的缺陷,提出了一种将BP算法和粒子群(PSO)算法二者相结合的改进算法(PSO+BP算法),以充分利用PSO算法的全局寻优能力和BP算法的局部搜索能力,从而更有效地提高训练模糊神经网络控制器参数的效率,以及提高控制器的控制效果。最后基于活性污泥法处理工艺的仿真基准模型BSM1仿真平台,对污水生化处理系统的溶解氧控制进行仿真研究,与模糊控制的效果进行对比分析,验证了该模糊神经网络控制器的有效性和可行性。

关键词:模糊神经网络;粒子群算法;BP算法;溶解氧;BSM1;

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