在线PID-TS模糊神经网络复合控制溶解氧

"基于性能协调的溶解氧复合控制方法 (2014年)，通过结合PID控制器和TS模糊神经网络，提升污水处理过程中溶解氧控制的精度和在线自适应能力。" 在污水处理过程中，溶解氧(DO)的控制是至关重要的，因为它直接影响到污水的生物处理效果。传统的PID控制器因其简单、稳定而在工业控制中广泛应用，但其控制精度有限且在线自适应能力不足。论文"基于性能协调的溶解氧复合控制方法"针对这一问题，提出了一种新颖的在线PID-TS模糊神经网络复合控制策略。 TS模糊神经网络是一种模糊逻辑与神经网络相结合的模型，它具备自我学习和调整的能力，能够对非线性和复杂系统的动态行为进行有效的近似。在本文中，TS模糊神经网络用于提高溶解氧控制的精度，通过不断学习和调整，能够更精确地预测和控制DO浓度的变化。 此外，论文还引入了一个性能协调因子，这个因子可以在线调整PID控制器和TS模糊神经网络的权重，以实现最佳的控制效果。通过协调这两者的功能，能够在保证系统稳定性的同时，提升控制的动态性能和精度。 为了验证所提方法的有效性，研究者将其应用于国际公认的仿真平台上。对比常规PID控制和BP神经网络控制，复合控制方法在控制污水中溶解氧参数方面表现出更优的动态性能，这意味着它在应对环境变化和扰动时能更快地恢复到设定值，从而提高整个污水处理过程的效率。 总结起来，这篇论文提出了一个创新的控制策略，结合了PID控制的稳定性和TS模糊神经网络的自适应性，通过性能协调因子动态调整两者的贡献，解决了常规PID控制器在溶解氧控制上的局限性，为污水处理提供了更高效、精确的控制方案。该方法不仅对于污水处理领域，也对其他需要高精度和在线自适应控制的工程应用具有借鉴价值。