基于人工神经网络的连续搅拌釜反应器离散时间生物量控制研究

本研究针对连续搅拌釜反应器(CSTR)中生物量浓度控制的非线性难题，开发了采用tansig和purelin激活函数的前馈人工神经网络(ANN)控制器。研究人员通过建立含零阶保持器的离散时间模型，对比分析了广义预测控制(GPC)、比例积分微分(PID)和极点配置等传统控制策略，采用层次分析法(AHP)进行性能评估。结果表明ANN控制器能有效处理底物抑制导致的非线性特性，在应对进料波动时展现出更优的调节能力和鲁棒性，为工业生物反应器的智能控制提供了新方案。

　　

在废水处理领域，连续搅拌釜反应器(CSTR)作为核心生物处理单元，其运行效率直接关系到有机污染物的降解效果。然而，这类系统存在显著的非线性特征——当底物浓度过高时会产生抑制效应，导致传统控制方法难以维持稳定的生物量浓度。更棘手的是，工业环境中频繁的进料波动会进一步加剧系统失稳风险，可能引发"洗脱"现象使微生物群落崩溃。

为解决这一控制难题，研究人员开发了创新的离散时间人工神经网络(ANN)控制器。该研究首先建立了包含零阶保持器的数学模型，采样时间设置为0.1小时以匹配工业现场控制周期。通过MATLAB Simulink平台，团队系统比较了广义预测控制(GPC)、比例积分微分(PID)和基于极点配置的控制器性能。为客观评价各方案，创新性地引入层次分析法(AHP)构建多指标评估体系，重点关注系统抗干扰性和设定值跟踪能力。

关键技术包括：1) 构建含Monod动力学方程的CSTR机理模型；2) 设计具有tansig隐藏层和purelin输出层的ANN结构；3) 采用闭环数据集训练前馈神经网络；4) 基于z平面极点分布设计离散控制器；5) 应用加权积和法(WASP)进行多目标性能评估。

INTRODUCTION
研究指出厌氧膜生物反应器(AnMBR)在去除有机/无机污染物方面具有优势，但生物量浓度的精确控制仍是瓶颈。传统方法难以应对底物抑制导致的非线性动态特性，亟需开发新型智能控制策略。

Modelling and Simulation
通过建立包含细胞生长、底物消耗的结构化动力学模型，仿真显示系统对稀释率变化敏感。模型验证阶段确认了0.1小时采样时间可有效捕捉过程动态。

Controllers and Performances
对比实验表明，ANN控制器在±20%进料扰动下，生物量浓度偏差较PID控制减少68%。特别在抑制工况下，ANN通过自适应调整稀释率，使系统恢复时间缩短至传统方法的1/3。

Conclusion
该研究证实：1) 采用tansig-purelin函数组合的ANN能有效补偿非线性时滞；2) 闭环训练策略使控制器具备处理实际工况波动的能力；3) AHP评估显示ANN在稳定性、鲁棒性指标上得分最高。这项发表于《Journal of Computational Science》的成果，为生物处理过程的智能控制提供了可工业化的解决方案，特别适用于制药、食品废水等存在复杂抑制效应的场景。

研究突破在于将ANN的泛化能力与离散控制理论相结合，首次实现生物反应器在强扰动下的自主优化运行。相比传统方法需要精确建模的局限，该方案仅需历史运行数据即可训练，大幅降低了工业部署门槛。未来可扩展至多变量耦合控制场景，推动污水处理向智能化方向演进。