摘要
针对溶解氧及硝态氮浓度的跟踪控制问题,提出了一种基于回声状态网络的启发式动态规划控制方法,该方法首先对当前策略进行评价,然后根据评价结果对当前策略进行调整,这个过程交替进行,直至发现最优的控制策略.评价函数及控制策略的逼近均采用回声状态网络实现.为保证控制器的可用性,对控制器学习过程的参数选择范围进行了分析.污水处理过程的控制实验表明,该方法能够显著提高系统控制的平稳性及控制精度.
To control the dissolved oxygen concentration and nitrate concentration of wasterwater treatment process（WWTP）,we propose a heuristic dynamic programming（HDP） method based on the echo state network（ESN）.This scheme evaluates the current policy,and then the HDP controller adjusts the current policy according to the evaluation results.This procedure is continued until the optimal policy is found.Echo state networks are adopted to approximate the evaluation function and the optimal policy.To ensure the availability of the HDP controller,we investigate the parameter ranges of the HDP controller.Experimental results indicate that the ESN-based HDP controller has advantages over the PID controller in control stability and control precision.
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第7期828-833,共6页
Control Theory & Applications
基金
国家自然科学基金重点资助项目(61034008)
北京市自然科学基金资助项目(4092010)
关键词
启发式动态规划
污水处理
溶解氧
回声状态网络
收敛性
heuristic dynamical programming（HDP）
wastewater treatment
dissolved oxygen
echo state network（ESN）
convergence
