【摘 要】
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针对污水处理过程中溶解氧时变、非线性而无法实现跟踪控制问题,根据进水水质不同,建立自适应粒子群算法优化RBF神经网络参数的预测模型,将实时预测参数作为溶解氧动态寻优模型的闭环反馈输入信号,然后动态优化溶解氧浓度设定值并以PID控制器进行跟踪以达到动态调整溶解氧浓度的智能控制效果。仿真结果表明,该方法在实现出水氨氮的高预测精度基础上,可以对溶解氧变化进行快速准确优化控制,具有良好的动态性能。
【基金项目】
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安徽省高校优秀青年人才支持计划重点项目(gxyqZD2020068),智能移动式污水处理远程监控系统研究(YJY-2020-25)。
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针对污水处理过程中溶解氧时变、非线性而无法实现跟踪控制问题,根据进水水质不同,建立自适应粒子群算法优化RBF神经网络参数的预测模型,将实时预测参数作为溶解氧动态寻优模型的闭环反馈输入信号,然后动态优化溶解氧浓度设定值并以PID控制器进行跟踪以达到动态调整溶解氧浓度的智能控制效果。仿真结果表明,该方法在实现出水氨氮的高预测精度基础上,可以对溶解氧变化进行快速准确优化控制,具有良好的动态性能。
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