摘要
本发明提供了一种污水处理过程动态最优自适应回流控制方法,涉及城市污水处理技术领域。包括:构建硝态氮浓度动力学模型和基于第一模糊神经网络的执行网络;根据第一模糊神经网络的执行网络近似获取硝态氮浓度动力学模型的未知动态信息;基于执行网络,根据未知动态信息确定实际控制器;构建基于双空间预测和知识指导的动态多目标优化算法计算实现了硝态氮浓度的最优设定值的获取;通过设计长期效用函数构建第二模糊神经网络的评判网络;通过基于第二模糊神经网络的评判网络对基于第一模糊神经网络的执行网络参数进行迭代更新;对实际控制器进行迭代优化,得到优化后的实际控制器;利用优化后的实际控制器对预设的蠕动泵进行自适应控制。本发明解决了现有技术中污水处理过程中蠕动泵的回流控制精度较低、设备运行能耗高的问题。
技术关键词
回流控制方法
模糊神经网络模型
执行误差
动态
估计误差
控制器
表达式
蠕动泵
极值
算法
流速
映射方法
控制误差
计算误差
定义
参数
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