一种基于多激励函数极限学习机的自适应污水处理控制方法

摘要

本发明公开了一种基于多激励函数极限学习机的自适应污水处理控制方法，该方法由极限学习机与自适应控制结合而成，实现对于污水处理系统中溶解氧浓度的控制。该方法具体包括有数据预处理、神经网络初始化、神经网络在线迭代以及构成基于极限学习机的控制器等步骤。该方法不依赖污水处理系统机理模型，而直接利用系统输入输出数据对控制器进行动态调整，具有较强的鲁棒性与较好的控制性能，同时利用极限学习机进行训练，降低由于控制器计算所带来的系统延时，使得该方法在污水处理控制应用方面具有一定的研究意义与进一步探索的价值。