基于模糊神经网络的溶解氧控制新方法

在污水处理过程中，溶解氧（DO）浓度控制是一项复杂的任务，因为其涉及的生化过程是高度非线性和存在较大的时间延迟，使得控制DO浓度变得极为困难。本文介绍了一种基于模糊神经网络（FNN）的新型控制方法，用于控制DO浓度。该方法的核心在于利用梯度下降算法对神经网络的参数进行在线调整，以求得最小误差。最终在基准模拟模型No.1（BSM1）中的仿真结果显示，提出的模糊神经网络控制器相较于其他现有方法具有更好的适应性。 具体来说，污水处理过程中的DO浓度是决定处理效果好坏的关键控制参数之一。DO浓度如果太低，会导致污泥膨胀，影响处理效率；如果DO浓度太高，则会影响悬浮固体的沉降，并增加能源消耗。为了确保污水处理厂出水指标满足标准，DO浓度必须控制在一定的正常范围内。传统的控制DO浓度方法多采用PID控制器，PID控制器因其设计简单、应用方便而被广泛选择。过去很多工作都是围绕如何控制DO浓度来开展的。然而，当系统内存在显著的非线性、不确定性和干扰时，单一的PID控制器可能无法达到理想的控制效果。 本文提出的基于模糊神经网络的控制方法，是对传统控制方法的改进和创新。模糊神经网络结合了模糊逻辑和神经网络的优点，能够处理不确定性和模糊性问题，同时又能通过学习和调整网络参数以适应复杂动态系统的特性。在实际应用中，该方法通过梯度下降算法在线调整神经网络的参数，来最小化控制误差。通过在标准模型BSM1上的仿真实验，证明了模糊神经网络控制器的有效性和优越性。 这项研究的关键词包括模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）、溶解氧控制（Dissolved Oxygen Control）和污水处理过程（Wastewater Treatment Processes）。这些关键词准确地概括了研究的核心内容和应用领域，反映了污水处理中控制技术的新发展。 本文提出的基于模糊神经网络的溶解氧控制方法是污水处理领域的一个创新性贡献，它不仅提供了一种新的控制策略，还展示了在复杂控制系统中融合先进理论技术的可能性。通过实证研究，证明了该方法在实际应用中的有效性和对未来技术发展的潜在影响。随着相关技术的进一步完善和推广，预期将在污水处理控制领域发挥越来越重要的作用。