基于LM算法的溶解氧神经网络预测控制

被引：18

作者：

李明河 ^{[1
]}

周磊 ^{[1
]}

王健 ^{[2
]}

机构：

[1] 安徽工业大学电气与信息工程学院

[2] 安徽华骐环保科技股份有限公司

来源：

农业机械学报 | 2016年 / 47卷 / 06期

关键词：

污水处理; 溶解氧浓度; 神经网络预测控制; Levenberg-Marquardt算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; X703 [废水的处理与利用];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 083002 ;

摘要：

针对污水处理溶解氧时变、非线性以及设定值难以跟踪控制的问题,提出了一种基于Levenberg-Marquardt算法(LM算法)的溶解氧浓度神经网络预测控制器的设计方法。首先在国际水协会提出的活性污泥1号模型(ASM1)基础上,经过合理的假设和约束,得到简化的溶解氧浓度模型,经过BP神经网络系统辨识和模型预测设计了溶解氧神经网络预测控制器。并采用LM算法改进了BP神经网络,克服了容易陷入局部极小值、收敛速度慢的缺点,提高了神经网络预测精度。仿真结果表明,神经网络预测控制具有很好的自适应性和鲁棒性,提高了溶解氧跟踪控制性能。

引用

页码：297 / 302

页数：6

共 23 条

[1] 工厂化水产养殖溶解氧预测模型优化 [J].