一种利用迭代二次启发式规划的污水处理浓度控制方法技术

本发明专利技术公开一种利用迭代二次启发式规划的污水处理浓度控制方法，用于求解离散时间非线性动态系统的近似最优控制问题，并应用于污水处理系统中溶解氧和硝态氮的浓度控制设计。将二次启发式规划技术与迭代自适应评判框架相结合，在处理近似最优调节问题时，不需要已知被控对象的动态信息，而且可以降低神经网络反向传播的计算复杂度。这样，当开展先进控制设计时，能够有效利用污水处理数据资源，并在自适应学习过程中达到智能优化的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种利用迭代二次启发式规划的污水处理浓度控制方法
本专利技术属于污水处理
，尤其涉及一种利用迭代二次启发式规划的污水处理浓度控制方法。
技术介绍
作为缓解我国水资源短缺问题的一种有效手段，提高污水处理技术水平对于经济社会可持续发展具有重要作用。但是，污水处理过程具有典型的非线性特征，生化反应机理复杂、耦合关系明显，难以建立精确的数学模型，而且具有水质、能耗等方面的要求。其中，关于溶解氧和硝态氮的浓度控制是污水处理领域的一类基本问题。利用传统方法设计的控制器，往往具有自适应能力差、系统能耗较大等缺点。因此，设计自适应能力强而且优化效果明显的先进控制方法，是污水处理领域需要迫切解决的问题，并与复杂非线性系统的优化反馈控制密切相关。本专利技术将提出一种先进的迭代启发式学习方法，用于解决一类污水处理系统的浓度控制问题。设计非线性系统优化控制器的主要困难是求解Hamilton-Jacobi-Bellman(简称HJB)方程。结合强化学习、动态规划、神经网络产生的自适应评判设计，是求解非线性HJB方程的一种智能近似方法，典型的实现结构包括启发本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种利用迭代二次启发式规划的污水处理浓度控制方法，其特征在于，设S

【技术特征摘要】
1.一种利用迭代二次启发式规划的污水处理浓度控制方法，其特征在于，设SO,5表示第五分区的溶解氧浓度，SNO,2表示第二分区的硝态氮浓度，KLa5表示第五分区的氧气转换系数，Qa表示第五分区到第二分区的内回流量，包括以下步骤：
步骤1、将污水处理浓度控制问题转化为最优调节器设计
设k表示系统运行的时间步，且设为k时刻实际测量的溶解氧浓度和硝态氮浓度组成的原始状态向量，设为两个浓度的期望值，设为k时刻氧气转换系数和内回流量组成的实际控制动作，设为稳定控制输入；
设计一个跟踪反馈控制律，使测量状态跟踪上期望值设k时刻的跟踪误差和跟踪控制分别定义为和分别视为最优调节器设计问题中的状态向量与控制向量，表征状态向量x(k)与控制向量u(k)关系的非线性连续函数为F(·,·)，而相应的离散时间非线性动态系统的状态空间方程为
x(k+1)＝F(x(k),u(k))(1)
对于非线性最优调节器设计问题，找到容许控制律集合中的一个合适反馈控制律u，使得如下形式的代价函数达到最小，即



其中，U(x,u)为效用函数，代价函数J(x(k),u(k))简写为J(x(k))，而最优代价函数J*(x(k))的定义为J*(x(k))＝minuJ(x(k),u(k))，
在调节器设计中，最优代价函数J*(x(k))满足离散时间HJB方程



通过利用迭代二次启发式规划算法得到与理想最优控制u*(x(k))对应的近似最优控制并应用进行污水处理浓度的跟踪控制设计，其中，



步骤2、构建与协函数相关的迭代自适应评判框架
设i表示外层迭代指标且在迭代算法中，预先设置一个小的正数ε，并构造代价函数序列{J(i)(x(k))}和控制律序列{u(i)(x(k))}，首先从J(0)(·)＝0开始执行迭代过程，然后求解迭代控制律：



更新迭代代价函数



为了更好的利用梯度信息，考虑代价函数相对于状态向量的偏导数，称为协函数，令



且



其中，λ(0)(·)为迭代指标为零时的协函数，即迭代代价函数(6)相对于状态向量的偏导数写为：



公式(5)和(6)表示的迭代关系，变成公式(5)和(9)之间的迭代，上述迭代过程为λ(0)(·)→u(0)(·)→λ(1)(·)→…→u(i)(·)→λ(i+1)(·)→…(10)
当||λ(i+1)(x(k))-λ(i)(x(k))||≤ε时，停止迭代过程并输出理想的最优控制律，即有u(i)(x(k))→u*(x(k))，否则，令迭代指标i＝i+1并重复公式(5)和(9)，直到满足收敛性要求。
步骤3、分别构建污水处理平台的神经辨识器与调节器设计问题的模型网络
对于原始污水处理系统的神经辨识器，输入状态信号和控制信号辨识...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鼎，哈明鸣，乔俊飞，
申请(专利权)人：北京工业大学，北京科技大学，
类型：发明
国别省市：北京;11