[發(fā)明專利]基于自組織徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溶解氧模型預測控制方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310000516.1
• 申請日: 2013-01-01
• 公開（公告）號: CN103064290A
• 公開（公告）日: 2013-04-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 韓紅桂;伍小龍;王麗丹;喬俊飛
• 申請（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 北京思海天達知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

1.基于自組織徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溶解氧模型預測控制方法，其特征包括以下步驟：

(1)?確定控制對象；針對序批式間歇活性污泥系統(tǒng)中溶解氧進行控制，以曝氣量為控制量，溶解氧濃度DO為被控量；

(2)?設(shè)計用于污水處理過程中溶解氧DO模型預測控制方法的目標函數(shù)；

J^=ρ1[r(t)-y^(t)]T[r(t)-y^(t)]+ρ2Δu(t)TΔu(t)---(1)]]>

其中r是期望輸出，y是溶解氧濃度，u是曝氣量，?溶解氧濃度預測值，T為公式的轉(zhuǎn)置，ρ₁∈[0.5,?1.5]和ρ₂∈[0.5,?1.5]是控制參數(shù)，

r(t)=[r(t+1),r(t+2),…,r(t+H_p)]^T；

y^(t)=[y^(t+1),y^(t+2),...,y^(t+Hp)]T]]>；

Δu(t)=[Δu(t),Δu(t+1),…,Δu(t+H_u-1)]^T；???????????????????(2)

H_p為預測時域，H_p∈[1,?10]，H_u為控制變量的變化時域，H_u∈[1,?5]，H_u?≤?H_p；限制條件：

Δu(t)=Δu(t)-Δu(t+1)；

|Δu(t)|≤Δu_max；

u_min≤u(t)≤u_max；

y_min≤y(t)≤y_max；?????????????????????????(3)

其中，Δu_max是控制器允許的最大曝氣調(diào)整量，u_min是控制器允許的最小曝氣量，u_max是控制器允許的最大曝氣量，y_min是控制對象允許的最小溶解氧濃度，y_max是控制對象允許的最大溶解氧濃度，Δu_max，u_min、u_max、y_min和y_max根據(jù)控制系統(tǒng)設(shè)備設(shè)置；

(3)?設(shè)計用于污水處理過程中溶解氧DO預測控制方法的自組織徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)；網(wǎng)絡(luò)分為三層：輸入層、隱含層、輸出層；輸入為x(t)，輸出為污水處理系統(tǒng)溶解氧濃度預測值?(t)；

初始化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)p-K-1的連接方式，即輸入層神經(jīng)元為p個，隱含層神經(jīng)元為K個，輸出層神經(jīng)元為1個；對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進行隨機賦值；RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入表示為x₁(t)，x₂(t)，…，x_p(t)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的期望輸出表示為y(t)，實際輸出表示為?(t)；設(shè)第t時刻RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入為x₁(t)，x₂(t)，…，x_p(t)，RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算功能是：

y^(t)=Σk=1Kwk(t)θk(x(t));---(4)]]>

w_k(t)表示隱含層第k個神經(jīng)元和輸出層的連接權(quán)值，k=1，2，…，K；θ_k是隱含層第k個神經(jīng)元的輸出，其計算公式為：

θk(x(t))=e(-||x(t)-μk(t)||/σk2(t));---(5)]]>

μ_k表示隱含層第k個神經(jīng)元中心值，σ_k表示隱含層第k個神經(jīng)元的中心寬度；

定義誤差函數(shù)為：

E(t)=12(y^(t)-y(t))2---(6)]]>

(4)?訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具體為：

①給定一個RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱含層神經(jīng)元為較小自然數(shù)，輸入為x(t)，進行訓練設(shè)計計算步驟l=1；

②計算神經(jīng)元i的活躍度Af_k，

Afk=ln[1+10θk(x(t))],k=1,2,...,K;---(7)]]>

其中，k=1,2,…,?K，Af_k是第k個隱含層神經(jīng)元的活躍度，K是隱含層神經(jīng)元數(shù)，θ_k是第k個隱含層神經(jīng)元的輸出；

如活躍度Af_k大于活躍度閥值A(chǔ)f_o∈[0,?0.2]，分裂神經(jīng)元k，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，設(shè)定新神經(jīng)元的初始參數(shù)：

μ_K+1(t)=αμ_k(t)+βx(t)；

σ_K+1(t)=ασ_k(t)；??????????????????????????(8)

其中，α∈[0.95,?1.05]和β∈[0,?0.1]，μ_k和σ_k分別是神經(jīng)元k的中心和方差，新神經(jīng)元K+1與輸出神經(jīng)元間的連接權(quán)值設(shè)定為

wK+1(t)=wk(t)θk(x(t))-(y(t+1)-y^(t+1))θK+1(x(t))---(9)]]>

其中，w_k(t)是分裂神經(jīng)元k與輸出層神經(jīng)元的聯(lián)結(jié)權(quán)值，y(t-1)和?(t-1)分別為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)t-1時刻的期望輸出和實際輸出；更新隱含層神經(jīng)元數(shù)K^’=?K+1；

③計算隱含層神經(jīng)元X與輸出層神經(jīng)元Y間的連接強度，假設(shè)X和Y是相互連接的神經(jīng)元，交互信息的強度M(X;Y)依賴于神經(jīng)元X和Y間的平均信息量，神經(jīng)元X和Y間的連接強度定義為：

M(X;Y)=H(X)-H(X|Y)=H(X)-H(Y|X)；???????????????(10)

其中，H(X)為X的香農(nóng)熵，H(Y|X)為Y在X條件下的熵；由公式(10)可知，當神經(jīng)元X和Y相互獨立時，M(X;Y)的值為0；否則，M(X;Y)為正數(shù)；所以，M(X;?Y)≥0，并且

M(X;Y)≤min(H(X),H(Y))；?????????????????????(11)

規(guī)則化交互信息的強度

m(X;Y)=M(X;Y)min(H(X),H(Y));---(12)]]>

其中0≤m(X;?Y)?≤1，通過公式(12)計算隱含層神經(jīng)元X與輸出層神經(jīng)元Y間的連接強度；設(shè)定連接強度閥值m₀∈[0,?0.1]，在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，當m(X;?Y)大于連接強度閥值m₀時則說明神經(jīng)元X和Y間的信息交互較強，認為X和Y間有連接；當m(X;?Y)小于連接強度閥值m₀時則表明神經(jīng)元X和Y間的信息交互強度較弱，在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)調(diào)整時可忽略神經(jīng)元X和Y間的連接，從而斷開神經(jīng)元X和Y間的連接，在隱含層找出與神經(jīng)元X間歐氏距離最近的神經(jīng)元X-X，調(diào)整神經(jīng)元X-X的參數(shù)為：

wX-X′(t)=wX-X(t)+wX(t)θX(x(t))θX-X(x(t));---(13)]]>

其中，為結(jié)構(gòu)調(diào)整后神經(jīng)元X-X與輸出層神經(jīng)元Y間的連接權(quán)值；更新隱含層神經(jīng)元數(shù)K^’’=K^’-1；

④調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層神經(jīng)元與輸出層之間的連接權(quán)值W(t)：

w.T(t)=η1θ(x(t))(y(t-1)-y^(t-1));---(14)]]>

其中，W(t)=[w₁(t),?w₂(t),…,w_K’’?(t)]^T，η₁∈?(0,?0.1]表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習率；

⑤重復步驟①-④，l達到計算設(shè)定步驟L時停止計算，L∈?(20,?100]；根據(jù)公式(4)，輸出?(t)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)t時刻的實際輸出；即為t時刻污水處理系統(tǒng)溶解氧濃度預測值；

(5)?用訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測出，同時，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測值計算曝氣調(diào)整量：

Δu(t)=(1+η2ρ2)-1η2ρ1((∂y^(t)∂u(t))T[r(t)-y^(t)]);---(15)]]>

其中，η₂∈?(0,?1]表示控制學習率；取Δu(t)的第一個值Δu(t)作為控制器的調(diào)整量：

u(t)=u(t-1)+Δu(t)；?????????????????????(16)

u(t-1)為控制器t-1時刻的控制量；

(6)?利用求解出的u(t)對溶解氧進行控制，u(t)即為變頻器的輸入，變頻器通過調(diào)節(jié)電動機的轉(zhuǎn)速達到控制鼓風機的目的，最終控制曝氣量，整個控制系統(tǒng)的輸出為實際DO濃度值。