基于DE-BP算法的模糊神经网络控制器及其在污水处理溶解氧浓度控制上的应用

针对污水处理过程这一多变量、强耦合的复杂非线性系统，提出了一种基于差分进化算法的模糊神经网络控制方法，并应用于污水处理过程溶解氧浓度的控制。首先利用差分进化(DE)结合BP的混合算法对给定的模糊神经网络控制器结构参数进行离线优化，然后利用BP算法较强的局部搜索能力，对参数进一步在线调整。将所提出的控制器用于污水处理BSM1仿真平台的溶解氧浓度控制，控制性能优于常规的模糊控制器，仿真结果表明了该控制策略的有效性。