控制与决策

作者：张祎邢,刘峥,韩红桂

单位：北京工业大学 信息学部;,,北京工业大学 信息学部;,,北京工业大学 信息学部;,

关键词：模糊神经网络;膜生物反应器;膜透水率;鲁棒性;软测量;梯度下降

基金：国家自然科学基金项目(62125301, 62021003, 62303024)；国家重点研发计划项目(2022YFB3305800-5)；中国博士后科学基金项目(2022M720319)；北京市自然科学基金项目(KZ202110005009), 青年北京学者基金项目(037), 北京市博士后工作经费资助项目(2023-zz-91).

针对膜生物反应器(MBR)污水处理工艺易受到进水水量、水质波动等外部干扰因素的影响导致膜透水率难以准确测量的问题, 提出一种基于自适应鲁棒模糊神经网络(ARFNN)的膜透水率软测量模型. 首先, 构建一种对称抗噪损失函数, 降低了模型对外部干扰的敏感度, 提高了软测量模型的鲁棒性; 然后, 设计一种自适应梯度下降算法, 动态优化模型参数, 提升了软测量模型的检测精度; 最后, 利用李雅普诺夫函数验证了ARFNN的收敛性, 分析了模型的鲁棒性, 保证了模型的收敛速度和抗干扰能力. 将所设计的基于ARFNN的膜透水率软测量模型应用于实际的污水处理过程中, 实验结果表明, 在有外部干扰的情况下, 该模型不但能够实现膜透水率的在线检测, 而且可以获得较高的检测精度.

来源：2025年第2期

《控制与决策》期刊编辑部

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