模糊神经网络PID在造纸污水曝气池溶解氧控制中的高效应用

本文主要探讨了在造纸污水处理过程中，曝气池溶解氧控制系统的优化问题。曝气池是处理废水的关键环节，其溶解氧浓度的稳定控制对生物处理效果至关重要。然而，由于溶解氧浓度受多种因素影响，如水质变化、环境条件和曝气效率等，导致控制存在滞后性、非线性和波动性，传统的数学模型往往难以精确建模。 针对这些挑战，研究人员提出了结合模糊神经网络（Fuzzy Neural Network, FNN）与传统PID（Proportional-Integral-Derivative）控制策略的方法。FNN通过模糊逻辑系统能够处理不确定性和非线性，而PID则以其良好的动态性能和自适应能力闻名。将两者结合，可以有效提高溶解氧控制的精度和稳定性。 研究者利用MATLAB这一强大的数值计算和仿真平台，对模糊神经网络PID控制器进行了仿真分析。仿真结果显示，该控制器具有良好的鲁棒性，即在各种扰动下仍能保持稳定的控制效果。此外，它具有较小的超调量，这意味着控制器能够快速响应变化，减少溶解氧浓度的波动，从而提升整个污水处理过程的效率和效果。 关键词：曝气池、溶解氧浓度、模糊神经网络PID控制、MATLAB仿真。本文的研究成果不仅有助于改进造纸污水处理工艺中的溶解氧控制技术，也为其他工业过程控制领域的智能优化提供了新的思路和实践案例，展示了人工智能和机器学习技术在实际工程问题中的应用价值。通过将模糊逻辑的灵活性与神经网络的学习能力与PID的稳定控制相结合，本文的研究为复杂系统控制提供了一种创新且有效的解决方案。