RBF模型预测PID在两级AO污水处理中的改进研究

• 作者: 姚金峰 张寒 王文成 邱胜朋
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 污水处理 溶氧量 神经网络 预测控制 PLC Wincc
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 能源与环境科学
• 页码范围: 104-108
• 页数: 5页
• 分类号: TN876-34|TP183|TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.03.025

摘要

根据广西某地区的城镇污水处理厂的工艺要求和特点,设计了一套基于S7-1200PLC的自动控制系统.针对处理过程中溶氧量控制环节大滞后、大惯性特征且难以建立精确模型导致的溶氧量不稳定问题,提出使用神经网络预测模型PID算法对控制系统进行改进.由具有自学习和自适应能力的单神经元构成基本的自适应控制器NNC,同时使用基于预测输出误差的最小均方函数(LMS)进行权值和偏置调整,并采用动态RBF神经网络对模型进行在线辨识.算法验证结果表明,模型可以达到较快的收敛速度和精度,对比于传统的PID算法,该算法对于溶氧量的控制可取得更好的稳定性和动态响应.使用VB语言进行工程实现,对同类过程控制算法的设计应用有一定的参考价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王文成	桂林理工大学机械与控制工程学院	13	56	4.0	7.0
2	张寒	桂林理工大学机械与控制工程学院	7	6	1.0	2.0
3	邱胜朋	桂林理工大学机械与控制工程学院	3	5	2.0	2.0
4	姚金峰	桂林理工大学机械与控制工程学院	2	3	1.0	1.0