[发明专利]PID-LSSVM稳态估计污水溶解氧控制方法

权利要求书

1.一种基于比例微分(PID)-最小二乘支持向量学习机(LSSVM)稳态估计的污水处理溶解氧DO控制方法，其主要特征在于该污水处理DO控制系统采用LSSVM来给出传统PID控制器的稳态控制值，再与PID叠加形成控制输出，控制曝气量，在误差小时采用积分改善控制精度，控制过程分为两阶段，阶段实现如下：

阶段1：先采用传统的PID控制器进行污水处理DO控制，采集在不同状态时污水处理DO控制状态数据x_i＝(O^*,O_I,E,U)，包括出水DO给定当前值O*，入水DO当前值O_I，出水DO给定与出水DO当前值Oo的误差E，当前控制输出U以及各状态对应的PID控制器的稳态输出值y_i，用LSSVM来拟合出各状态x与该状态下的PID控制器稳态输出值y的关系：

式中α_i∈R是Lagrange乘子，偏置b∈R，N为样本个数，K(x,x_i)为满足Mercer条件的核函数，可采用多种核函数如：

径向基(RBF)核函数：K(x,x_i)＝exp(-|x-x_i|²/σ²)，其中σ为径向基宽度多项式核函数：K(x,x_i)＝(x^Tx_i+1)^u(u∈N)，u为指数Sigmoid函数：K(x,x_i)＝tanh(a(x^Tx_i)+c)(a,c∈R)，a，c为参数

将采集的数据中的70％作为训练样本，剩余30％作为测试样本，将系统各初始状态x_i作为LSSVM的输入，各初始状态所对应的PID控制器稳态输出值y_i作为LSSVM的输出，通过求解，可以得到以各初始状态作为输入，以PID控制器稳态值为输出的LSSVM模型，具体步骤如下：

Step1采集用PID控制实际运行数据x_i和y_i，将x_i和y_i进行归一化处理；

Step2采用LSSVM算法进行训练，通过网格优化法对不同模型参数(惩罚系数C、核函数参数)对LSSVM进行学习和交叉验证测试，得到最佳LSSVM模型；

阶段2：将训练好的LSSVM用于污水处理DO控制，实时采集过程状态数据x，归一化后带入LSSVM模型(3)式得到稳态输出估计值，根据误差E的大小选择不同的控制器，当Eε时采用PD控制，当E≤ε时采用PID控制，ε为预先确定的正数，最后叠加稳态估计值形成控制输出：

U＝U_PID+U_W (4)

其中P为比例系数，T_I为积分系数，T_d为微分系数，与阶段1相同，ΔE为当前误差与前次误差差值，U为输出控制值，U_max和U_min分别为输出的最大和最小限幅值。