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动态自适应LSTM-NMPC及其在污水处理溶解氧多目标鲁棒预测控制中的应用
1
作者 肖建强 岐临凯 郭杰 《工业用水与废水》 2026年第1期59-65,共7页
溶解氧(DO)浓度是污水处理过程中影响生化反应效率的关键指标,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的溶解氧预测控制框架,通过融合活性污泥模型(ASM3)机理与数据驱动方法,实现对溶解氧浓度的动态优化。首先,建立扩展的ASM3动力学模型,综... 溶解氧(DO)浓度是污水处理过程中影响生化反应效率的关键指标,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的溶解氧预测控制框架,通过融合活性污泥模型(ASM3)机理与数据驱动方法,实现对溶解氧浓度的动态优化。首先,建立扩展的ASM3动力学模型,综合考虑微生物代谢、进水负荷波动、气温及气压变化对氧传质的影响;其次,设计多变量LSTM预测器,利用门控机制捕捉溶解氧的非线性时序特性,并通过在线学习动态更新模型参数;最后,构建多目标非线性模型预测控制(NMPC),在约束条件下平衡溶解氧跟踪精度、能耗优化与控制输入平滑性。仿真实验表明,系统稳态误差为0.15;工程应用结果表明,相较于传统PID和IMC控制,系统IAE为0.074,ISE为0.00631,MAXerr为0.0943,鲁棒性显著提升。 展开更多
关键词 溶解氧控制 lstm-nmpc SQP求解 节能降耗 污水处理
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基于LSTM的单级倒立摆NMPC优化控制算法研究
2
作者 安明宇 刘威 张洋海 《建模与仿真》 2025年第9期118-127,共10页
本研究针对单级倒立摆系统的非线性控制难题,创新性地将长短期记忆网络(LSTM)与非线性模型预测控制(NMPC)相结合,提出了一种新型优化控制算法。针对传统NMPC方法存在的模型依赖性强、计算复杂度高等问题,本研究采用LSTM构建数据驱动的... 本研究针对单级倒立摆系统的非线性控制难题,创新性地将长短期记忆网络(LSTM)与非线性模型预测控制(NMPC)相结合,提出了一种新型优化控制算法。针对传统NMPC方法存在的模型依赖性强、计算复杂度高等问题,本研究采用LSTM构建数据驱动的预测模型,有效提升了系统的控制性能。仿真对比结果表明本文所提出的LSTM-NMPC算法较传统NMPC方法具有显著优势,系统稳定时间缩短50%从7秒降至3.5秒,角度超调量由0.691弧度降低至0.527弧度改善幅度达23.7%,角速度超调量减少33.3%从12.517弧度每秒降至8.344弧度每秒。这些改进充分验证了该算法在响应速度与稳定性方面的优越性,不仅为欠驱动系统智能控制提供了新思路,其方法还可推广应用于复杂非线性工业系统的控制领域。 展开更多
关键词 单级倒立摆系统 LSTM NMPC 优化控制
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