CN110412865B - Pid-lssvm稳态估计污水溶解氧控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明针对污水处理DO控制滞后问题，提出了一种基于比例积分微分(PID)‑最小二乘支持向量机(LSSVM)稳态估计的控制方法；首先通过采集PID控制下各种状态数据，用LSSVM来学习拟合出各初始状态与该状态下的PID控制器稳态输出值的关系，然后采用训练后的LSSVM估计稳态输出和比例积分微分控制器相结合的方法进行DO控制，当误差小于等于某预定值时，引入积分控制项，改善控制精度。本发明可以改善传统PID污水DO控制滞后的缺点,有利于DO的稳定控制。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种污水处理溶解氧(DO)领域的控制方法，具体地说，涉及一种基于比例积分微分(PID)-最小二乘支持向量学习机(LSSVM)稳态估计的污水处理DO控制方法。
背景技术
随着经济社会的快速发展，水污染的问题日益凸显，有关于污水处理控制的技术研究受到越来越多的重视。其中，污水处理过程中DO是曝气控制的关键参数，存在大滞后、大惯性和时变等特点，常规PID控制，通过积分控制达到消除稳态误差的过程较长，控制滞后效果不理想，需要寻找优化的控制方案。
发明内容
技术方案：本发明提供了一种基于PID-LSSVM稳态估计的污水处理DO控制方法，利用LSSVM稳态估计来给出污水处理DO在不同情况下的控制信号的稳态值，再与比例积分微分控制器结合在一起进行控制，并在较小误差情况启动积分控制，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xi＝(O*,OI,E,U)，包括出水DO给定当前值O*，入水DO当前值OI，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yi，用LSSVM来拟合出各状态与该状态下的PID控制器稳态输出值的关系。设学习样本为
LSSVM回归通过非线性映射Φ将数据映射到高维特征空间，再在高维特征空间进行线性回归：
式中αi∈R是Lagrange乘子，偏置b∈R，N为样本个数，K(x,xi)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,xi)＝exp(-|x-xi|2/σ2)。其中σ为径向基宽度
多项式核函数：K(x,xi)＝(xTxi+1)u(u∈N)，u为指数
Sigmoid函数：K(x,xi)＝tanh(a(xTxi)+c)(a,c∈R)，a，c为参数通过支持向量学习得预测模型，从而预测输出。
将采集的数据中的70％作为训练样本，剩余30％作为测试样本，将系统状态xi作为LSSVM的输入，各初始状态所对应的PID控制器稳态输出值yi作为LSSVM的输出，通过求解，可以得到以各启动状态作为输入，以PID控制器稳态值为输出的LSSVM模型，具体步骤如下：
Step1采集实际运行数据xi和yi，将xi和yi进行归一化处理；
Step2采用LSSVM标准训练算法对LSSVM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E>ε时采用PD控制，当E≤ε时采用PID控制，最后叠加稳态估计值形成控制输出：
U＝UPID+UW (4)
其中P为比例系数，TI为积分系数，Td为微分系数，与阶段1相同，ΔE为两次误差差值，U为输出控制值，Umax和Umin分别为输出的最大和最小限幅值。采用PID控制的目的是能对一些小扰动随时调节，提高控制的稳态精度。
附图说明
图1为基于PID-LSSVM稳态估计的污水处理DO控制系统结构图
具体实施方式：以某污水处理DO控制系统为例，采集在不同状态时污水处理DO控制状态数据xi＝(O*,OI,E,U)，包括出水DO给定当前值O*，入水DO当前值OI，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yi，将xi和yi作为LSSVM的训练数据，共采集810组数据，随机选择其中的570组作为训练数据，剩余的240组数据作为测试数据。选用RBF核函数，用LSSVM来拟合出各初始状态与该状态下的PID控制器稳态输出值的关系。
具体步骤如下：
Step1采集实际运行数据xi和yi，将xi和yi进行归一化[0,1]区间处理；
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、区间选取[102,106]，核函数参数σ，区间选取[10-5,10-1])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[0,1]区间后带入LSSVM模型(7)式得到稳态输出估计值，根据误差E的大小，取ε为0.1，当E>ε时采用PD控制加稳态估计，当E≤ε时采用PID控制，最后叠加稳态估计值形成控制输出：
U＝UPID+UW (8)
其中P为比例系数，TI为积分系数，Td为微分系数，与阶段1取值相同，ΔE为当前误差与前次误差差值，U为输出控制值，Umax和Umin分别为输出的最大和最小限幅值。
上述具体实现只是本发明的较佳实现而已，当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其本质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作为各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明的权利要求的保护范围。
Claims (1)
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xi＝(O*,OI,E,U)，包括出水DO给定当前值O*，入水DO当前值OI，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yi，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αi∈R是Lagrange乘子，偏置b∈R，N为样本个数，K(x,xi)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,xi)＝exp(-|x-xi|2/σ2)，其中σ为径向基宽度多项式核函数：K(x,xi)＝(xTxi+1)u(u∈N)，u为指数Sigmoid函数：K(x,xi)＝tanh(a(xTxi)+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xi作为LSSVM的输入，各初始状态所对应的PID控制器稳态输出值yi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xi和yi，将xi和yi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E>ε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＝UPID+UW (4)
其中P为比例系数，TI为积分系数，Td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，Umax和Umin分别为输出的最大和最小限幅值。
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