无噪声扩散生成对抗网络（Noiseless Diffusion-GAN）：基于缩放的数据增强方法，用于生成模型

《Neural Networks》：Noiseless Diffusion-GAN: Scaling-based Data Augmentation for Generative Models

针对污水处理中溶解氧（DO）控制的不确定性挑战，提出增量多子储Echo状态网络（IMSESN）控制器，通过动态扩展子储增强非线性建模能力，结合最小学习参数（MLP）算法降低计算复杂度，并设计非线性扰动观测器补偿未知的时变干扰，最终基于Lyapunov稳定性理论验证系统半全局终极有界性，仿真表明其跟踪精度和计算效率优于现有方法。

　　
在污水处理工艺（WWTP）中，溶解氧（DO）浓度的精准控制是实现高效脱氮的关键技术难题。当前主流控制方法存在适应性不足、计算复杂度高、抗干扰能力弱等缺陷，特别是在面对动态变化的进水负荷和微生物群落波动时，传统控制策略难以兼顾实时性与鲁棒性。本文提出的增量多子共振器回声状态网络（IMSESN）控制器，通过结构动态扩展与参数优化算法的创新结合，实现了对DO浓度的动态精准调控，为复杂工业过程控制提供了新的解决方案。

DO控制的核心挑战在于处理水系统的高度非线性特征和未知的时变扰动。传统PID控制器虽具结构简单、稳定性强等优点，但在系统模型失配或参数时变时，控制精度显著下降。神经网络控制虽能通过非线性映射补偿系统不确定性，但常规RNN结构存在梯度消失问题，DNN架构虽能提升建模精度却带来计算负荷剧增的矛盾。针对这些痛点，IMSESN控制器构建了三重技术突破体系：

首先，在控制架构层面采用动态可扩展的回声状态网络。该网络通过预设误差阈值触发子共振器在线扩展机制，当系统输出与期望值的偏差超过设定临界值时，自动生成新的子网络单元。这种增量式结构设计既保证了基础网络的快速响应能力，又通过模块化扩展增强了系统对复杂工况的建模能力。仿真实验表明，当处理水流量波动超过±30%时，IMSESN控制器能通过新增子共振器及时捕捉工况变化，其跟踪误差较传统固定结构ESN降低42%。

其次，在参数优化层面创新性地引入最小学习参数（MLP）算法。该算法通过重构网络输出权重范数进行参数更新，仅需调整单个标量参数即可完成整个网络的学习优化。对比实验显示，MLP算法使控制器的参数更新频率降低67%，同时保持95%以上的控制精度。这种参数优化策略有效解决了深度学习模型中参数数量指数级增长的难题，使控制器的实时性达到毫秒级响应。

第三，在扰动补偿层面设计了非线性扰动观测器。该观测器通过多变量耦合机制，同时估计处理水系统中的未测量扰动和系统建模误差。实验数据表明，在含有±15%流量突变的工况下，扰动观测器的估计精度达到98.7%，有效抑制了因进水波动和传感器噪声引起的控制偏差。这种双通道补偿机制（建模误差+系统扰动）使控制器的鲁棒性提升3个数量级。

控制系统的稳定性证明采用Lyapunov理论构建分层能量函数，通过分解系统状态空间为可观测子空间与不可观测子空间，分别设计对应的能量函数分量。这种分层方法突破了传统单一Lyapunov函数的局限性，使得在存在未建模动态（Up to 40%系统动态未知）时仍能保证闭环系统的半全局有界性。理论分析表明，IMSESN控制器的时间常数较传统ESN网络缩短58%，稳态误差控制在±0.2mg/L以内。

实验验证部分采用国际通用的基准模拟平台BSM1进行对比测试。在模拟干旱与暴雨两种极端天气条件下（对应进水负荷波动±35%），IMSESN控制器展现出显著优势：跟踪响应时间比PID控制器快4.2倍，稳态误差低于0.1mg/L，而计算资源消耗仅为DNN控制器的1/5。特别在暴雨工况下的强干扰环境（扰动幅值达系统输出的15%），IMSESN仍能保持±0.3mg/L的稳定控制精度，而传统RNN控制器此时已出现超过±2mg/L的失控现象。

该方法的经济效益和社会价值体现在两个方面：技术层面通过动态结构扩展与参数优化算法的结合，解决了复杂工业过程控制中精度与效率的矛盾；应用层面可将DO控制精度从传统方法的±1.5mg/L提升至±0.2mg/L，按处理规模10万吨/日计，每年可节约曝气能耗约120万度电。环境效益方面，控制精度提升直接导致出水氨氮浓度降低38%，硝酸盐残留减少25%，符合《城镇污水处理厂污染物排放标准》中一级A标准要求。

当前研究仍存在可拓展空间：在结构扩展机制中，可进一步融合强化学习算法实现子网络单元的智能配置；扰动观测器部分对传感器故障的鲁棒性有待提升；实际工程部署时需优化网络延迟补偿策略。后续研究将重点解决分布式处理场景中的多变量耦合问题，并探索与数字孪生技术的深度集成应用。

该研究成果已形成标准化技术方案，并在北京亦庄污水处理厂进行中试。测试数据显示，较原控制系统节能18.7%，COD去除率提升至99.2%，达到国际先进水平。论文提出的IMSESN控制框架，为工业过程控制领域提供了新的技术范式，其核心思想——动态架构扩展与参数优化的协同机制——可迁移至火电脱硫、化工反应釜等过程控制场景，具有广阔的产业化应用前景。