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题名迁移增量启发式动态规划及污水处理应用
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作者
王鼎
李鑫
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机构
北京工业大学信息学部
计算智能与智能系统北京市重点实验室
智慧环保北京实验室
北京人工智能研究院
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出处
《北京工业大学学报》
北大核心
2025年第3期277-283,共7页
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基金
科技创新2030重大项目(2021ZD0112302,2021ZD0112301)
国家自然科学基金资助项目(62222301,61890930-5,62021003)
北京市自然科学基金资助项目(JQ19013)。
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文摘
针对污水处理系统中的溶解氧(dissolved oxygen,DO)质量浓度控制问题,提出一种迁移增量启发式动态规划(transferable incremental heuristic dynamic programming,TI-HDP)算法。针对污水处理过程的特性,该算法通过将控制变量的更新方式改进为增量形式,提升了算法的抗干扰能力,并弱化了与增量式比例-积分-微分(proportional-integral-derivative,PID)算法之间的结构差异。基于数据驱动的思想,通过利用PID算法所产生的历史数据,成功地将传统控制领域中的专家经验迁移到TI-HDP算法框架中,保证了TI-HDP算法前期控制策略的稳定性。仿真结果表明:与PID算法和传统的启发式动态规划算法相比,所提算法对DO质量浓度具有更高的控制精度。
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关键词
启发式动态规划(heuristic
dynamic
programming
HDP)
智能控制
知识迁移
非线性系统
神经网络
污水处理
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Keywords
heuristic dynamic programming(HDP)
intelligent control
knowledge transfer
nonlinear systems
neural networks
wastewater treatment
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分类号
U461
[机械工程—车辆工程]
TP308
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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