溶解氧浓度的前馈神经网络建模控制方法

• 作者: 乔俊飞 薄迎春 韩广
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 溶解氧 前馈神经网络 建模控制 稳定性 学习率
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 585-591
• 页数: 7页
• 分类号: TP273
• 字数: 5424字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2013.20773

摘要

针对污水处理过程溶解氧(DO)浓度控制问题,提出了一种基于前馈神经网络的建模控制方法(FNNMC).本文构造了神经网络建模控制系统,通过对建模神经网络和控制神经网络隐含层学习率的分析,证明了学习算法的收敛性以及整个系统的稳定性.最后,本文基于国际基准的Benchmark Simulation Model No.1 (BSMl)进行了仿真实验,验证了合理选取学习率的重要性,并通过与PID和模型预测控制(MPC)等已有控制方法的比较,验证了神经网络建模控制方法针对污水处理过程溶解氧浓度控制具有良好的建模能力,更高的控制精度以及更好的动态响应能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔俊飞	北京工业大学电子信息与控制工程学院智能系统研究所	181	1883	22.0	31.0
2	薄迎春	北京工业大学电子信息与控制工程学院智能系统研究所	8	58	4.0	7.0
3	韩广	北京工业大学电子信息与控制工程学院智能系统研究所	3	58	2.0	3.0