污水处理溶解氧的模糊神经网络控制器研究

【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。 【作者单位】： 华东理工大学自动化系;
【关键词】： 模糊神经网络 粒子群算法 BP算法 溶解氧 BSM
【基金】：国家自然科学基金资助项目(60974066)
【分类号】：X703;TP183
【正文快照】： 1引言目前，大多数污水处理厂均采用活性污泥法处理工艺，该工艺的重要措施之一就是向曝气池中输入适当的溶解氧(DO)。溶解氧不足或过量都会导致污泥生存环境恶化。因此，溶解氧的质量浓度是污水处理过程中的主要影响因素。传统的控制方式对溶解氧质量浓度的控制精度不高、实

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