一种数据驱动的污水处理碳源投加模型预测控制系统及方法

本发明属于污水处理技术领域，公开了一种数据驱动的污水处理碳源投加模型预测控制系统及方法。该控制系统基于M‑DMCAN神经网络构建，利用其双分支结构实现对出水总氮浓度的精准预测，并将预测模型整合到MPC框架中，通过反馈校正和梯度下降算法求解控制律，实现碳源投加量的滚动优化控制。基于李雅普诺夫理论证明了控制系统的稳定性。通过在BSM1基准仿真平台实验，并与PID控制和非线性MPC对比，结果表明本发明的控制系统在控制出水总氮浓度波动、减少碳源投加量方面优势显著，有效提高了污水处理效率和碳源利用效率，降低了运行成本，增强了系统稳定性和适应性，适用于不同进水工况，为污水处理碳源投加控制提供了高效可靠的解决方案。