摘要
本发明一种基于POD‑LSTM的污水处理过程预测控制方法,涉及一种污水处理控制方法,该方法包括:通过污水处理基准模型BSM1的微分方程生成过程状态矩阵;采用POD算法对高维状态空间进行降阶处理,构建低维度的污水处理近似模型;设计伪随机二进制信号(PRBS)并将其施加于BSM1离散化的微分方程,获取系统的开环动态响应数据;对采集的数据进行降阶处理,并通过最大‑最小值归一化和滑动窗口处理,生成用于训练的样本数据,建立LSTM神经网络模型以近似低维度污水处理系统的动力学特性;在此基础上设计模型预测控制器(MPC),以保证污水处理过程维持在最优工作状态,提高出水水质并减少MPC控制器的计算时间。
技术关键词
预测控制方法
LSTM神经网络
污水处理控制方法
矩阵
污水处理系统
神经网络模型
模型预测控制器
生成深度学习
滑动窗口方法
训练样本数据
降阶模型
稳态工作
算法
基准
偏差
动态
系统为您推荐了相关专利信息
协同管理系统
智能分析模块
数据采集模块
动态权重优化
建筑工程设计技术
神经网络模型
处理器芯片
注意力
智能家居控制设备
收发器
语音识别方法
音视频
视觉特征提取
音频特征提取
机器可读程序
遗传算法
俯仰角信息
基因
无人机天线
姿态角信息
无人机蜂群
动态知识图谱
注意力机制
构建系统
实体