基于DE-BP算法的模糊神经网络控制器及其在污水处理溶解氧浓度控制上的应用

【摘要】：针对污水处理过程这一多变量、强耦合的复杂非线性系统,提出了一种基于差分进化算法的模糊神经网络控制方法,并应用于污水处理过程溶解氧浓度的控制。首先利用差分进化(DE)结合BP的混合算法对给定的模糊神经网络控制器结构参数进行离线优化,然后利用BP算法较强的局部搜索能力,对参数进一步在线调整。将所提出的控制器用于污水处理BSM1仿真平台的溶解氧浓度控制,控制性能优于常规的模糊控制器,仿真结果表明了该控制策略的有效性。 【作者单位】： 华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室;
【关键词】： 污水处理 溶解氧浓度 差分进化 模糊神经网络
【基金】：国家自然科学基金(60974066)
【分类号】：X703;TP273.4
【正文快照】： 目前城市污水处理较多采用活性污泥生物处理工艺,生物处理过程是个复杂的生物化学反应过程,通过曝气维持好氧环境是其中一个非常重要的环节。氧气不足时,一方面由于曝气池中丝状菌大量繁殖,导致污泥膨胀,另一方面其他细菌的生长速率降低而引起出水水质下降;氧气过量时,则因紊

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