基于自组织模糊神经网络的污水处理过程溶解氧控制

发布时间：2018-03-01 12:00

  本文关键词： 污水 溶解氧 过程控制 神经网络 自组织模糊神经网络 互信息　出处：《化工学报》2017年04期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对活性污泥污水处理过程溶解氧浓度控制问题,提出一种基于自组织模糊神经网络(SOFNN)的控制方法。该神经网络控制器依据激活强度和互信息理论在线动态增长和修剪规则层神经元,以满足实际工况的动态变化。同时,采用梯度下降算法在线优化隶属函数层中心、宽度和输出权值,以保证SOFNN的收敛性。进一步通过Lyapunov稳定性理论对SOFNN学习率进行分析,给出控制系统稳定性证明。最后在国际基准仿真平台BSM1上进行实验验证。实验结果显示,与PID、模糊逻辑控制(FLC)和固定结构FNN等控制策略相比,SOFNN在跟踪精度、控制平稳性和自适应能力上更具有优势。
[Abstract]:Aiming at the problem of activated sludge wastewater treatment process of dissolved oxygen concentration control, we propose a self organization based on fuzzy neural network (SOFNN) control method. The neural network controller based on the intensity of activation and mutual information theory of online dynamic growth and pruning rules to meet the dynamic changes of neurons, the actual working conditions. At the same time, using the gradient descent algorithm for online optimization the membership layer center, width and output weights, in order to ensure the convergence of SOFNN. Further by Lyapunov stability theory of SOFNN study was conducted to analyze the stability of the control system are proved. Experimental verification was carried out in the international benchmark simulation platform BSM1. The experimental results show that with PID, fuzzy logic control (FLC) compared with the fixed the structure of FNN control strategy in SOFNN, tracking precision, smooth control and adaptive capacity has more advantages.

【作者单位】： 淮阴工学院自动化学院;
【基金】：淮安市科技支撑计划项目(HAG2014001)~~
【分类号】：X703;TP183

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1551822