[發(fā)明專利]一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理過程分層模型預測控制方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011080017.4
• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號: CN112346338B
• 公開（公告）日: 2022-03-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 韓紅桂;付世佳;伍小龍;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

1.一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的污水處理過程分層模型預測控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)根據(jù)不同的時間尺度，設(shè)計用于控制污水處理過程中溶解氧濃度和硝態(tài)氮濃度的分層控制結(jié)構(gòu)；具體為：

上層控制器包括上層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和上層模型預測控制器，以硝態(tài)氮濃度的采樣周期2T為時間尺度跟蹤硝態(tài)氮濃度和溶解氧濃度設(shè)定值，計算上層控制律，t₁＝2mT表示硝態(tài)氮濃度的采樣時刻，m為硝態(tài)氮濃度的采樣步數(shù)；

下層控制器包括下層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和下層模型預測控制器，以溶解氧濃度的采樣周期T為時間尺度跟蹤溶解氧濃度設(shè)定值和上層控制律，計算下層控制律，t₂＝kT表示溶解氧濃度的采樣時刻，k為溶解氧濃度的采樣步數(shù)；

(2)設(shè)計上層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一采樣時刻t₁預測硝態(tài)氮濃度，具體為：

1)設(shè)定q＝1；

2)上層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為x₁(t₁)＝[y₁(t₁-1)，y₁(t₁-2)，u₂₁(t₂-5)，u₂₂(t₂-5)，u₂₁(t₂-6)，u₂₂(t₂-6)]^T，y₁(t₁-1)為t₁-1時刻硝態(tài)氮濃度的實際值，y₁(t₁-2)為t₁-2時刻硝態(tài)氮濃度的實際值，u₂₁(t₂-5)為t₂-5時刻的曝氣量，u₂₁(t₂-6)為t₂-6時刻的曝氣量，u₂₂(t₂-5)為t₂-5時刻污水處理過程中內(nèi)回流量，u₂₂(t₂-6)為t₂-6時刻污水處理過程中內(nèi)回流量，T為矩陣的轉(zhuǎn)置，輸出為t₁時刻硝態(tài)氮濃度的預測值輸出表達式如下

x_1i(t₁)為t₁時刻第i個輸入，w_hj(t₁)為t₁時刻規(guī)則層第j個神經(jīng)元和輸出層神經(jīng)元的連接權(quán)值，j∈[1，8]，c_hij(t₁)為t₁時刻第j個徑向基層神經(jīng)元對應(yīng)第i個輸入神經(jīng)元的中心值，i∈[1，6]，σ_hij(t₁)為t₁時刻第j個徑向基層神經(jīng)元對應(yīng)第i個輸入神經(jīng)元的中心寬度值，e＝2.72，對參數(shù)進行更新：

其中w_hj(t₁+1)為t₁+1時刻規(guī)則層第j個神經(jīng)元和輸出層神經(jīng)元的連接權(quán)值，c_hij(t₁+1)為t₁+1時刻第i個輸入神經(jīng)元對應(yīng)第j個徑向基層神經(jīng)元的中心值，σ_hij(t₁+1)為t₁+1時刻第i個輸入神經(jīng)元對應(yīng)第j個徑向基層神經(jīng)元的中心寬度值，表示t₁時刻硝態(tài)氮濃度實際值和預測值的誤差值；

3)q＝q+1，判斷q≤20是否成立，若成立則轉(zhuǎn)到步驟2)，否則退出循環(huán)；

(3)設(shè)計下層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一采樣時刻t₂預測溶解氧濃度，具體為：

I設(shè)定r＝1；

II下層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為x₂(t₂)＝[y₂(t₂-1)，y₂(t₂-2)，u₂₁(t₂-5)，u₂₂(t₂-5)，u₂₁(t₂-6)，u₂₂(t₂-6)]^T，y₂(t₂-1)為t₂-1時刻溶解氧濃度的實際值，y₂(t₂-2)為t₂-2時刻溶解氧濃度的實際值，輸出為t₂時刻溶解氧濃度的預測值輸出表達式如下

x_2i(t₂)為t₂時刻第i個輸入，w_lj(t₂)為t₂時刻規(guī)則層第j個神經(jīng)元和輸出層神經(jīng)元的連接權(quán)值，j∈[1，8]，c_lij(t₂)為t₂時刻第j個徑向基層神經(jīng)元對應(yīng)第i個輸入神經(jīng)元的中心值，i∈[1，6]，σ_lij(t₂)為t₂時刻第j個徑向基層神經(jīng)元對應(yīng)第i個輸入神經(jīng)元的中心寬度值，對參數(shù)進行更新：

其中w_lj(t₂+1)為t₂+1時刻規(guī)則層第j個神經(jīng)元和輸出層神經(jīng)元的連接權(quán)值，c_lij(t₂+1)為t₂+1時刻第i個輸入神經(jīng)元對應(yīng)第j個徑向基層神經(jīng)元的中心值，σ_lij(t₂+1)為t₂+1時刻第i個輸入神經(jīng)元對應(yīng)第j個徑向基層神經(jīng)元的中心寬度值，表示t₂時刻溶解氧濃度實際值和預測值的誤差值；

IIIr＝r+1，判斷r≤20是否成立，若成立則轉(zhuǎn)到步驟II，否則退出循環(huán)；

(4)設(shè)計分層模型預測控制方法；具體為：

①取k＝0，m＝0；

②根據(jù)公式(1)和公式(3)分別計算上層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和下層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出和為t₁+1時刻硝態(tài)氮濃度的預測值，為t₁+2時刻硝態(tài)氮濃度預測值，為t₁+5時刻硝態(tài)氮濃度預測值，為t₂+1時刻溶解氧濃度預測值，為t₂+2時刻溶解氧濃度預測值，為t₂+5時刻溶解氧濃度預測值；

③設(shè)計上層模型預測控制的目標函數(shù)跟蹤硝態(tài)氮濃度和溶解氧濃度設(shè)定值，計算t₁時刻上層控制律：

J₁(t₁)＝λ₁[α₁e_p1(t₁)^Te_p1(t₁)+ρ₁Δu₁(t₁)^TΔu₁(t₁)]+λ₂[α₂e_p2(t₂)^Te_p2(t₂)+ρ₂Δu₁(t₁)^TΔu₁(t₁)] (5)

其中，e_p1(t₁)＝[e_p1(t₁+1)，e_p1(t₁+2)，…，e_p1(t₁+5)]^T為t₁時刻硝態(tài)氮濃度設(shè)定值與硝態(tài)氮濃度預測值的誤差向量，e_p1(t₁+1)為t₁+1時刻硝態(tài)氮濃度設(shè)定值和硝態(tài)氮濃度預測值的誤差值，e_p1(t₁+2)為t₁+2時刻硝態(tài)氮濃度設(shè)定值和硝態(tài)氮濃度預測值的誤差值，e_p1(t₁+5)為t₁+5時刻硝態(tài)氮濃度設(shè)定值和硝態(tài)氮濃度預測值的誤差值；e_p2(t₂)＝[e_p2(t₂+1)，e_p2(t₂+2)，…，e_p2(t₂+5)]^T為t₂時刻溶解氧濃度設(shè)定值與溶解氧濃度預測值的誤差向量，e_p2(t₂+1)為t₂+1時刻溶解氧濃度設(shè)定值和溶解氧濃度預測值的誤差值，e_p2(t₂+2)為t₂+2時刻溶解氧濃度設(shè)定值和溶解氧濃度預測值的誤差值，e_p2(t₂+5)為t₂+5時刻溶解氧濃度設(shè)定值和溶解氧濃度預測值的誤差值，Δu₁(t₁)＝[Δu₁₁(t₁)，Δu₁₂(t₁)]^T為t₁時刻的控制向量調(diào)整量，Δu₁₁(t₁)為t₁時刻鼓風機曝氣調(diào)整量，Δu₁₂(t₁)為t₁時刻內(nèi)回流調(diào)整量，λ₁＝0.5，λ₂＝0.5是權(quán)值參數(shù)，α₁＝30，ρ₁＝10，α₂＝0.5，ρ₂＝0.5是控制參數(shù)，其中：

u₁(t₁)＝[u₁₁(t₁)，u₁₂(t₁)]^T為t₁時刻的控制向量，u₁₁(t₁)為t₁時刻鼓風機的曝氣量，u₁₂(t₁)為t₁時刻內(nèi)回流量，u₁(t₁+1)＝[u₁₁(t₁+1)，u₁₂(t₁+1)]^T為t₁+1時刻的控制向量，u₁₁(t₁+1)為t₁+1時刻鼓風機的曝氣量，u₁₂(t₁+1)為t₁+1時刻內(nèi)回流量，Δu_max＝[ΔK_La_max，ΔQ_amax]^T為控制器允許的最大調(diào)整量向量，ΔK_La_max為最大曝氣調(diào)整量，ΔQ_amax為最大內(nèi)回流調(diào)整量，Δu_max通過控制系統(tǒng)設(shè)備中鼓風機和內(nèi)回流閥門進行設(shè)置；

通過最小化公式(5)計算上層模型預測控制器曝氣量和內(nèi)回流調(diào)整向量：

其中，η₁＝0.8，ξ₁＝3，ξ₂＝1為控制參數(shù)，對t₁時刻的曝氣量和內(nèi)回流量進行調(diào)整：

u₁(t₁+1)＝u₁(t₁)+Δu₁(t₁) (8)

④設(shè)計下層模型預測控制的目標函數(shù)跟蹤溶解氧濃度設(shè)定值和上層控制律，計算t₂時刻下層控制律：

J₂(t₂)＝γ₁e_p2(t₂)²+γ₂[u₂₂(t₂)-u₁₂(t₁)]²+γ₃Δu₂(t₂)^TΔu₂(t₂) (9)

u₂₂(t₂)為下層模型預測控制器在t₂時刻的內(nèi)回流量，u₁₂(t₁)為上層模型預測控制器t₁時刻的內(nèi)回流量，Δu₂(t₂)＝[Δu₂₁(t₂)，Δu₂₂(t₂)]^T為t₂時刻的控制向量調(diào)整量，Δu₂₁(t₂)為t₂時刻鼓風機曝氣調(diào)整量，Δu₂₂(t₂)為t₂時刻內(nèi)回流調(diào)整量，γ₁＝30，γ₂＝10，γ₃＝1是控制參數(shù)，其中：

其中，u₂(t₂)＝[u₂₁(t₂)，u₂₂(t₂)]^T為t₂時刻的控制向量，u₂₁(t₂)為t₂時刻鼓風機的曝氣量，u₂₂(t₂)為t₂時刻內(nèi)回流量，u₂(t₂+1)＝[u₂₁(t₂+1)，u₂₂(t₂+1)]^T為t₂+1時刻的控制向量，u₂₁(t₂+1)為t₂+1時刻鼓風機的曝氣量，u₂₂(t₂+1)為t₂+1時刻內(nèi)回流量；

通過最小化公式(9)計算下層模型預測控制器曝氣量和內(nèi)回流調(diào)整向量：

其中，η₂＝8.4為控制參數(shù)，對t₂時刻的曝氣量和內(nèi)回流量進行調(diào)整：

u₂(t₂+1)＝u₂(t₂)+Δu₂(t₂) (12)

⑤令k＝k+1，判斷k＝2(m+1)是否成立，若成立則令m＝m+1并轉(zhuǎn)到步驟②，否則轉(zhuǎn)到步驟⑥；

⑥判斷k≤200是否成立，若成立則根據(jù)公式(3)計算下層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出并轉(zhuǎn)到步驟④，否則結(jié)束循環(huán)；

(5)利用下層控制器求解出的u₂(t₂)對硝態(tài)氮濃度和溶解氧濃度進行控制，u₂(t₂)＝[u₂₁(t₂)，u₂₂(t₂)]^T即為t₂時刻變頻器和傳感器的輸入，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，傳感器通過調(diào)節(jié)儀表的開度達到控制閥門的目的，最終控制曝氣量和內(nèi)回流，整個控制系統(tǒng)的輸出為硝態(tài)氮濃度和溶解氧濃度的實際值。