基于Hopfield 神经网络的污水处理过程优化控制

针对前置反硝化污水处理过程的优化控制问题, 提出一种基于拉格朗日乘子法的Hopfield 神经网络优化方法. 构造了污水处理过程约束优化问题的数学表达式, 通过Hopfield 神经网络优化计算生化池第5 分区溶解氧浓度和第2 分区硝态氮浓度的设定值, 并采用PID 控制器实现底层的跟踪控制. 基于国际标准的Benchmark 基准仿真平 台进行仿真实验, 结果表明污水处理系统在出水关键水质达标的基础上, 能够显著降低能耗.