神经网络模型参考自适应控制在污水处理中的仿真研究

【摘要】：污水处理厂目前广泛使用序批式活性污泥法处理污水。该方法是一种复杂动态生物反应过程,难以建立准确的数学模型,同时采用常规的PID控制难以达到较好的控制品质。针对以上问题,该文提出了RBF神经网络模型参考自适应控制策略,利用神经网络辨识器对污水处理模型进行辨识,使神经网络控制器不依赖被控对象精确的数学模型。仿真结果表明,该系统控制效果非常好,误差小,达到了预测精度。 【作者单位】： 燕山大学电气工程学院;
【关键词】： 序批式活性污泥法 RBF神经网络 模型参考自适应控制 模型辨识
【基金】：国家自然科学基金资助项目(50675186)
【分类号】：X703;TP183
【正文快照】： 0引言污水处理系统是一个复杂的非线性系统,污水处理厂目前广泛使用序批式活性污泥法,序批式活性污泥法污水处理过程是一个强耦合的多输入多输出动态系统,具有高度非线性、时变、不确定性和时滞等特点[1],过程建模相当困难。针对上述特点,该文提出了一种基于RBF神经网络的模

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