基于神经网络逆模型的污水pH值内模控制策略

针对污水处理中和反应过程pH值控制具有强干扰和模型参数易变等特点，利用内模控制方法的设定值响应和干扰响应之间相互独立的优点，提出一种基于内模控制和神经网络逆模型相结合的pH值优化控制策略。通过在系统中插入低通滤波器，并采用RBF神经网络在线辨识被控对象的逆模型，提高污水处理pH值控制的鲁棒性和抗干扰能力，有效解决中和反应pH值控制过程中模型参数易变的问题。MATLAB仿真结果表明：与常规PID控制和不带滤波器的神经内模控制策略相比，提出的优化控制策略超调量最多降低17.4%，调节时间最多减少113.6 s，有效提高了系统鲁棒性和抗干扰能力。工程应用表明：使用所提策略后，pH值控制偏差在±0.2以内，系统的控制精度和稳定性显著提高。