遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其在污水處理過程中的應(yīng)用研究.pdf

1、污水處理過程是一個(gè)復(fù)雜的高度非線性系統(tǒng),其進(jìn)水流量、進(jìn)水成份、污染物濃度、天氣變化等參量都是被動接受,微生物生命活動受溶解氧濃度、微生物種群、污水的PH值等多種因素影響,生化反應(yīng)過程具有滯后特性,精確表述控制變量與控制目標(biāo)之間的關(guān)系十分困難。目前的一些污水處理模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜,待整定參數(shù)過多,可辨識性差,不能動態(tài)地反應(yīng)出操作變量與控制目標(biāo)之間的蘊(yùn)含關(guān)系,無法用于在線控制。尋求較好的建模方法,解決污水處理過程中的建模問題是一個(gè)很迫切的需求。同

2、時(shí),污水處理過程中的過程參數(shù)隨時(shí)間呈現(xiàn)動態(tài)變化,同時(shí)會受到多種不同類型的干擾,這種不確定、時(shí)變、時(shí)滯系統(tǒng)的控制問題仍是國際控制領(lǐng)域的挑戰(zhàn)性問題。
　　 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)上是一個(gè)非線性的動力學(xué)系統(tǒng),特別適合于一些高度非線性的動力學(xué)過程的建模與控制。因此,研究遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方法,解決污水處理過程中的問題具有現(xiàn)實(shí)意義。論文主要工作如下:
　　 首先,提出了一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方法,研究該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)算法、狀態(tài)的穩(wěn)定性

3、以及對動力學(xué)系統(tǒng)的逼近能力。
　　 其次,給出了一種污水處理中一些關(guān)鍵的水質(zhì)參數(shù)在線測量的方法。運(yùn)用了軟測量技術(shù),使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立污水處理過程的軟測量模型。通過與BP前向型的軟測量模型之間的比較,證明了遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對動力學(xué)系統(tǒng)的逼近精度優(yōu)于前向型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
　　 最后,設(shè)計(jì)了一種基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的自適應(yīng)控制方法。對于污水處理過程中經(jīng)常受到干擾,系統(tǒng)存在大時(shí)滯導(dǎo)致的控制難題,本文用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測