I AE S  I nte rna t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.   9 ,   No .   1 ,  Ma r ch   2 0 2 0 ,   p p .   100 ~ 108   I SS N:  2252 - 8938 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ai. v 9 .i 1 . p p 100 - 1 0 8           100       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   M o delling  and co ntrol o f  fouling  in  sub m erged  m e mbra ne  bio reacto r using   neura l net w o rk  in ternal  m o del  co nt ro l        Nura ziza h M a hm o d 1 ,   No rha liza   Abdu l Wa ha b 2 ,   M uh a mm a d  Sa ni G a y a 3     1, 2 S c h o o l  o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia ,   8 1 3 1 0   S k u d a i,     Jo h o r ,   M a lay sia   3 Ka n o   Un iv e rsity   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   W u d il   &   F a c u lt y   o f   El e c tri c a l  En g in e e rin g ,   Nig e ria       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   1 4 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   J an   2 8 ,   2 0 20   A cc ep ted   Feb   11 ,   2 0 20       M e m b ra n e   b io re a c to r  (M BR)  is  o n e   o f   th e   b e st  so lu ti o n s  f o r  w a t e r  a n d   w a ste w a ter  trea t m e n t  s y ste m s  in   p ro d u c i n g   h ig h   q u a li ty   e ff lu e n t  th a t  m e e t s   it s  sta n d a rd   re g u latio n s.  Ho w e v e r,   f o u li n g   is  o n e   o f  th e   m a in   issu e s  in   m e m b ra n e   f il tratio n   f o r  m e m b ra n e   b io re a c to r  sy ste m .   T h e   p re d ictio n   o f   f o u li n g   is  c ru c ial  in   th e   m e m b r a n e   b io re a c to r  c o n tr o l  sy ste m   d e sig n .   T h is   p a p e r  p re se n ts   a n   i n telli g e n c e   m o d e li n g   s y ste m   so   c a ll e d   a rti ficia l  n e u ra l   n e tw o rk   ( A NN ).   T h e   f e e d f o rwa rd   n e u ra l  n e tw o rk   (F F NN ),   r a d ial  b a sis  f u n c ti o n   n e u ra l  n e tw o rk   (RBF NN )  a n d   n o n li n e a r  a u to re g re ss iv e   e x o g e n o u s  n e u ra l  n e tw o rk   (N A RX NN )  a re   a p p li e d   to   m o d e l  th e   su b m e r g e d   M BR   f il tratio n   s y ste m .   T h e   si m u latio n   re su lt s  sh o w   g o o d   p re d icti o n s  f o r  a ll   m e th o d s  w h ich   th e   h ig h e st  p e rfo rm a n c e   o f   th e   m o d e l  g iv e n   b y   RBF NN .   Ba se d   o n   th e   d e v e lo p e d   m o d e ls,  th e   n e u ra l  n e tw o rk   in tern a l  m o d e l  c o n tro l   (NN IM C)  is  im p lem e n ted   to   c o n tr o l  f o u l in g   d e v e lo p m e n t  in   m e m b ra n e   f il tratio n   p r o c e ss .   T h re e   d if fe re n t  c o n tro l  stru c t u re s  o f   th e   N NIMC  a re   p ro p o se d .   T h e   F F NN   IM C,   RBF NN   IM C  a n d   N A RX NN   IM C  c o n tro ll e rs are   c o m p a re d   to   th e   c o n v e n ti o n a l  IM C.   T h e   RBF NN   IM C  h a s  a   su p e rio r  p e rf o r m a n c e   b o th   i n   trac k in g   a n d   d istu r b a n c e   re jec ti o n s.    K ey w o r d s :   A N N   FF NN   Fo u li n g   I n ter n al  m o d el  co n tr o l   Me m b r an e  b io r ea cto r   NARXN N   R B FNN   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   No r h aliza   A b d u l W ah ab ,     Sch o o l o f   E lectr ical  E n g i n ee r i n g ,   Fac u lt y   o f   E n g i n ee r i n g ,   Un i v er s iti T ek n o lo g i   Ma la y s ia ,   8 1 3 1 0   Sk u d ai,   J o h o r ,   Ma lay s i a.   E m ail: a liza @ f k e. u t m . m y       1.   I NT RO D UCT I O N     Hig h   co n ce r n   o n   t h e  q u alit y   o f   w ater   an d   w aste w ater   h as  led   to   m o r e  r esear ch   o n   tr ea t m en t   tech n o lo g y .   Me m b r a n e  b io r ea cto r   ( MB R )   is   o n e  o f   th e  tech n o lo g ies  to   r ep lace   co n v e n tio n al  ac ti v ated   s lu d g e  ( C A S)  b ec au s e  MB R   ca n   b e  class i f ied   a s   t h e  b es t  alter n ativ e  s o lu t io n .     Sev er al   ad v a n tag e s   h a v e  b ee n   d is co v er ed   b y   u s i n g   MB R   s y s te m   o v er   co n v e n tio n al  tec h n o lo g ies  [ 1 ] .   T h e  s y s te m   h as   b ee n   v er i f ied   to   b e   v er y   co m p e ten t   s i n ce   it  ab le   to   g i v e  b etter   tr ea t m en t   in   w a s te w ater   i n   ter m   o f   p r o d u cin g   g o o d   an d   h i g h   q u alit y   o f   ef f l u e n t.  T h e  MB R   tech n o lo g y   i s   a  co m b in at io n   o f   b io lo g ical   p r o ce s s   a n d   f ilt r atio n   s y s te m .   T h e   m e m b r a n e  f iltra tio n   s y s te m   i s   a  co m p le x   p r o ce s s   an d   h a r d   to   b e  m o d elled .   T h e  f iltr atio n   s y s te m s   s till   s tr u g g lin g   f r o m   m a n y   i s s u es   s u ch   as  f o u li n g   an d   en er g y   ef f icie n c y   [ 2 - 5 ] .   Fo u lin g   ca n   b e  d eter m i n ed   as   u n d es ir ab le  o f   th e  ac c u m u l atio n   o f   s u b s ta n ce s   s u ch   as  co llo id al,   p ar ticu late,   s o lu te  m ater ial  a n d   m icr o o r g an i s m   o n   t h e  m e m b r an e  d u r in g   f iltra tio n   p r o ce s s   [ 6 ] .   Fo u lin g   ca n   ca u s e  b lo c k ag e  o f   m e m b r an e s   w h er e  th e  m e m b r an e  p o r e  w i ll  b e  b lo ck ed   b y   s o lid   m ater i al.   W h en   t h is   p h en o m e n o n   o cc u r s ,   th e  p er m ea te  f l u x   w ill  d ec li n e  a n d   ca u s e  r ap id   in cr e m e n t  i n   tr a n s m e m b r an e  p r ess u r e  ( T MP ) .   Fo u lin g   also   ca u s ed   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell   I SS N:  2252 - 8938       Mo d ellin g   a n d   co n tr o l  o f fo u li n g   in   s u b merg ed   mem b r a n e  b i o r e a cto r   u s in g …  ( N o r h a liz a   A b d u l W a h a b )   101   in cr e m e n t  o f   h y d r au l ic  r esis t an ce   in   t h e  f iltra tio n   s y s te m   an d   if   n o t  co n tr o lled   w ill  c au s e  to   m e m b r a n e   d am a g e.   T h e  d ev elo p m en t   o f   r eliab le   p r ed ictio n   m o d el  f o r   m e m b r an e  f il tr atio n   s y s te m   i s   i m p o r ta n t  t o   i m p r o v e  th e  p er f o r m a n ce   o f   th e  s y s te m   [7 - 8 ] .   T o   av o id   f lu x   d ec lin e  in   t h e  M B R   f iltra tio n   p r o ce s s ,   a  r eliab le   f ee d b ac k   co n tr o l  m et h o d   is   n e ed ed .   T h is   m eth o d   r eq u ir es  an   ac ce p tab le  d eg r ee   o f   m o d el  ac cu r ac y   an d   m o d e l   r eliab ilit y   to   e n s u r e  t h e  co n tr o ller   is   at  th e   d esire d   p er f o r m an ce .   I n tell ig e n ce   m o d elin g   tech n iq u e   w h ich   is   ar tif ici al   n e u r al  n et w o r k   ( A N N)   is   u s ed   to   m o d el  t h e  d ev el o p ed   s u b m er g ed   MB R   f iltra ti o n   s y s te m   [ 9 ] .   A N N   is   w id el y   u s ed   a n d   a m o n g   t h e  m o s t  p o p u lar   al g o r ith m   f o r   m o d eli n g   m e m b r an e   f iltra tio n   s y s te m .   T h r ee   d if f er e n t  s tr u c tu r es  o f   A N N  s u ch   as  r ad ial  b asis   f u n ctio n   n eu r al  n et w o r k   ( R B FNN) ,   m u l tila y er   p er ce p tr o n   n eu r al   n et w o r k   a n d   g e n er al  r eg r ess io n   n eu r al   n et w o r k   h av e  b ee n   u s ed   i n   m o d elin g   o f   f iltra tio n   s y s te m   f o r   s y n t h etic  w as te w ater   tr ea t m en t  [ 10 ] .   A ll  th r ee   s tr u ct u r es  g iv e  b etter   p r ed ictio n   o f   th e  T MP   p r o f ile  d u r in g   t h e   p r o ce s s   o f   f il tr atio n .   W o r k   b y   [ 11 ]   ap p lied   th e  R B FNN   to   m o d el  th e  e f f l u en t   q u al it y   p ar am eter s   o f   an   SMB R   tr ea tin g   co m b i n ed   m u n icip al  an d   in d u s tr ial  w a s te w ater .   T h e  b est  r es u lt s   s h o w ed   th at  th e  test i n g   a n d   tr ain i n g   p r o ce d u r e  b y   R B FNN  w er e  s u cc es s f u l.  T h e  R B FNN  h as  a l s o   b ee n   s u cc ess f u ll y   ap p lied   f o r   s o lv in g   d y n a m ic  s y s te m   p r o b le m s   i n   [ 12 - 13 ]   a n d   it  ca n   p r ed ict  th e  d y n a m ic  b eh av io u r   d ir ec tl y   f r o m   i n p u t  an d   o u tp u t  d ata.   I n   ad d itio n ,   in   [ 14 ]   d ev elo p ed   t w o   t y p e s   o f   f ee d f o r w ar d   ar tif i cial  n et w o r k   w h ic h   ar e  m u ltil a y er   p er ce p tr o n   an d   r ad ial  b asis   f u n ctio n   to   ac h ie v e  o f   th is   w o r k .   T h e  s elec tio n   o f   r ad ial  b asis   f u n ctio n   a n d   m u ltil a y er   p er ce p tr o n   ar e  b ec au s e  o f   t h eir   ab ilit y   to   d etec t  co m p le x   n o n li n ea r   r el atio n s h ip s   i n   t h e  d a ta,   r ep r esen ti n g   t w o   d i f f er en t   ap p r o ac h es  to   s o lv in g   p r o b lem s .   T h e  r esu lt  s h o w   th at  AN N  tech n iq u e  h a v e  a  g o o d   p er f o r m a n ce   an d   h i g h   ac cu r ac y .   W o r k   b y   [ 15 - 16 ]   d em o n s tr ated   R B FNN  to   p r ed ict  th e  in ter f ac ial  i n ter ac tio n s   w i th   r an d o m l y   r o u g h   m e m b r a n e  s u r f ac e.   T h e  p r o p o s ed   R B FNN  m e th o d   h as  b r o ad   ap p licatio n   p r o s p ec ts   in   m e m b r a n e  f o u li n g   a n d   in ter f ac e   b eh a v io u r   r esea r ch .     T h e  r o b u s t  R B FNN  p r o p o s ed   p av ed   a  n e w   w a y   to   s t u d y   m e m b r a n e  f o u li n g   i n   MB R s .   I n   p r o ce s s   co n tr o l,  in ter n al  m o d el  co n tr o l  ( I MC)  is   o f te n   u s ed   d u e  to   its   s i m p licit y   an d   g o o d   d is tu r b an ce   eli m i n atio n .   T h e  ap p licatio n   o f   I MC  co n tr o ller   h as  b ee n   e s tab lis h ed   in   m an y   i n d u s tr ial   ap p licatio n s .   I MC  tec h n iq u es   b elo n g   to   a  v er y   s i m p le,   ea s y   to   i m p le m e n t,  r o b u s t,  a n d   s u itab le  f o r   m a n y   in d u s tr ial  ap p licatio n s   [ 17 ] .   I MC  al s o   s u cc ess   i m p le m e n te d   in   w a s te  w ater   tr ea t m e n t  s y s te m   b u t  n o t  y e t  i m p le m en ted   in   s u b m er g ed   m e m b r a n e  b io r ea cto r   f il tr ati o n   p r o ce s s .   T h e  I M C   al g o r ith m   i s   e f f ec ti v e  i n   r ej ec tin g   d is t u r b an ce s   an d   ac h iev in g   g o o d   p er f o r m an ce .   I MC  h as  s h o w n   g r ea ter   ca p ab ilit y   i n   co n tr o l  o f   co m p le x   s y s te m s   co m p ar ed   to   th e  clas s ical  co n tr o l  tech n iq u es  [ 18 ] .   P r ev io u s   w o r k s   s h o w s   th at  th e   co m b i n atio n   o f   A NN  w i th   I MC  p r o v id e  b etter   p er f o r m a n ce   o f   co n tr o l  s y s te m .   I n   [ 19 ]   p r o p o s ed   n eu r al  n et w o r k   i n ter n al  m o d el  co n tr o l  ( NNI MC)  to   co n tr o l  th e  to p   an d   b o tto m   co m p o s itio n   i n   d is till atio n   co lu m n .   T h e  r esu lt  s h o w ed   NNI MC  p r o v id e  b etter   p er f o r m an ce   w h e n   co m p ar ed   to   th e  co n v e n tio n al  p r o p o r tio n al   in te g r al  p lu s   f ee d f o r w ar d   co n t r o ller .   W o r k   b y   [ 20 ]   ap p lied   NNI MC  u s i n g   f ee d   f o r w ar d   ar ch itect u r e  to   co n tr o l  b io r ea cto r   co m p o s itio n   b o th   f o r   s et  p o in t  a n d   d is t u r b an ce   r ej ec tio n .   I n   [ 21 - 22 ]   th e  r ec u r r en t  n eu r al   n e t w o r k   ar ch itect u r e  is   u s ed   to   tr ain   t h e  in v er s e  m o d el  co n tr o ller   i n   I MC  co n f i g u r atio n .   T h e  r es u lts   s h o w ed   t h at  t h e  NNI MC  h as  b etter   p er f o r m a n ce   th a n   th e  o p ti m all y   tu n ed   lin ea r   co n tr o ller s   f o r   s etp o i n t  an d   d is tu r b an ce   r ej ec tio n   in   a  v ar iet y   o f   co n d itio n s .   F u r t h er m o r e,   th e  ap p li ca tio n   o f   I MC  ca n   al s o   d e m o n s tr ated   i n   [ 23 ]   f o r   s i m u lat io n   o f   in v er ted   p en d u l u m .   I MC  w a s   d esig n ed   u s in g   th e  in v er s e  o f   th e  p lan t  m o d el  in   s er ies  w it h   a   lo w - p ass   f ilter .     T h e  r esu lts   s h o w s   r o b u s tn e s s   o f   th e  I M C   an d   g o t g r ad ed   r esp o n s es  w h en   c o m p ar ed   w it h   P I D.   I n   [ 24 ]   im p le m en ted   I MC  a n d   n eu r o - f u zz y   I MC  ( N FIM C )   f o r   co n tr o l  o f   n o n l in ea r   p r o ce s s   w as  d esi g n ed   to   co n tr o l  o f   a  th er m o - o p tical  p lan t.  T h e  m ai n   ai m   is   to   s h o w   th e  ef f ec ti v e n ess   o f   t h e  p r o p o s ed   alg o r ith m .   T h e  NFI MC  w a s   d esi g n   m o d i f ie d   I MC  s c h e m e  to   i n c r ea s e   th e  d i s tu r b an ce   r ej ec tio n   an d   th e   r o b u s t n es s   p er f o r m a n ce .   T h e  r esu lt s   s h o w ed   t h at  th e  N FIM C   h as b ette r   p er f o r m a n ce   an d   v er y   ef f ec ti v e  m et h o d .   As  f o r   th is   p ap er ,   it  is   co n s is t   o f   f o u r   m ai n   s ec tio n s   an d   ar e  o r g an ized   as  f o llo w s .   T h e  f ir s t  s ec tio n   s tar t ed   w it h   th e  b ac k g r o u n d   o f   th is   s tu d y   a n d   s ev er al  liter atu r e  o n   th e  r elate d   w o r k s .   T h en ,   s ec o n d   s ec tio n   p r esen ts   t h e  m eth o d o lo g y   o f   n eu r al  n et w o r k   m o d el  d ev elo p m e n t  a n d   I MC  co n tr o ller   d esig n   f o r   s u b m er g ed   MB R   f il tr atio n   p r o ce s s   w h ile   in   t h e  t h ir d   s ec tio n   is   th e  r e s u l ts   an d   d is c u s s io n .   Fi n all y ,   th e   f o r th   s ec tio n   g i v es   co n clu s io n   a n d   f u tu r e  w o r k s   b ased   o n   th i s   s t u d y .       2.   RE S E ARCH   M E T H O D    Su cc es s f u l  o p er atio n   o f   w ast e w ater   tr ea t m en t  p lan t  d ep en d s   o n   th e  ac cu r ac y   o f   t h e  m o d els  f o r   co n tr o l  s y s te m   d ev e lo p m en t.  Sev er al  n o n lin ea r   in te lli g en ce   m o d elli n g   tech n iq u e s   w h i ch   ar e  f ee d f o r w ar d   n eu r al  n et w o r k   ( F FNN) ,   R B F NN  an d   n o n li n ea r   au to r eg r es s iv e  ex o g en o u s   n eu r al  n et w o r k   ( NARXNN)   w er e   p er f o r m ed   f o r   m o d eli n g   o f   MB R   s y s te m .   T h e  in p u t  is   p er m ea te  p u m p   v o lta g e  an d   an d   th e  o u tp u t s   ar e   p er m ea te   f lu x   an d   tr an s m e m b r a n e  p r es s u r e   o f   f i ltra tio n   p r o ce s s e s .   T h e  p er f o r m a n ce   o f   th e   m o d els   i s   m ea s u r ed   u s i n g   th r ee   cr iter ia  w h ich   ar e  co r r elatio n   co ef f icien t  ( R 2 ) ,   m ea n   s q u ar e  er r o r   an d   a b s o lu te   d ev iatio n .   Fo r   co n tr o l  p ar t,  t h e  NNI M C   w as   i m p le m e n te d   to   co n tr o l  f o u li n g   d ev elo p m en t  i n   m e m b r an e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938     I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  9 ,   No .   1 ,  Ma r ch   20 20 :   100   –   1 0 8   102   f iltra tio n   p r o ce s s .   T h e  p er f o r m an ce   o f   t h e  co n tr o ller   w as  m ea s u r ed   u s i n g   r is e  ti m e,   s ett lin g   ti m e,   o v er s h o o t,  I A E ,   I SE  an d   I T A E .   T h e  d etai ls   o f   t h e  f lo w   o f   m et h o d o lo g y   is   d ep icted   in   Fig u r e  1 .           Fig u r e  1 .   Flo w   o f   r esear c h   m e th o d o lo g y       I n   t h is   w o r k ,   t h e  f i ltra tio n   d a ta  s et s   w er e  co llected   f r o m   t h e  d ev e lo p ed   SMB R   p ilo t  p l an t.  S tep s   in p u t  w it h   r an d o m   m ag n it u d e   w er e  ex cited   in to   th e  s u ctio n   p u m p   to   o b tain   th e  d y n a m i c  b eh av io u r   o f   th e   f iltra tio n   p r o ce s s .   Du r in g   th e  o p er atio n ,   p er m ea te  to   r elax atio n   p er io d   is   m a in ta in ed   at  1 2 0   s ec o n d s   p er m ea t e   an d   3 0   s ec o n d s   r elax at io n   w a s   ch o s en   w it h   co n ti n u o u s   ae r ati o n   air f lo w .   T h e  ae r atio n   air f lo w   d u r in g   f iltra tio n   is   s et   ar o u n d   6   to   8   S L P M  to   m ai n tai n   h ig h   i n te n s i t y   o f   b u b b l e  f lo w   i n   clea n i n g   th e   m e m b r an e.   T h e  in p u t  o f   th is   f iltra t io n   p r o ce s s   is   t h e  p er m ea te  p u m p   v o ltag e  w h il e  th e  o u tp u ts   ar e  th e  f l u x   a n d   tr an s m e m b r an e   p r ess u r e  ( T MP ) .   T h e  SMB R   f i ltra tio n   d ata  s et   is   s h o w n   i n   Fi g u r e  2 .   Fro m   t h e  d ata,   it c a n   b e  o b s er v ed   th at  th e  p er m ea te  f l u x   a n d   T MP   h as  an   i m p ac t  w i th   t h e  ch a n g es  o f   p er m ea te  p u m p   v o ltag e  s e ttin g .   A t  th e  h i g h   v o ltag e  s etti n g ,   p er m ea te  f l u x   an d   T MP  is   h ig h er   th a n   at  t h e  lo w   v o ltag e  s e tti n g .             Fig u r e  2 .   I n p u t a n d   o u tp u ts   S MB R   f iltra tio n   p r o ce s s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell   I SS N:  2252 - 8938       Mo d ellin g   a n d   co n tr o l  o f fo u li n g   in   s u b merg ed   mem b r a n e  b i o r e a cto r   u s in g …  ( N o r h a liz a   A b d u l W a h a b )   103   2 . 1 .   Neura l ne t w o rk   m o del    T h e  n et w o r k   ar ch itect u r e  w i t h   th e  b est  h id d en   n e u r o n ,   lea r n in g   r ate  v al u e  an d   s p r ea d   v alu e  w er e  u s ed   to   tr ain   t h e  ac q u ir ed   s et  o f   2 4 0 0   d ata.   T h e  MB R   f il tr atio n   d ata  ar e  d iv id ed   in to   6 0 %  an d   4 0 %  f o r   tr ain i n g   an d   test in g   d ata  s et,   r esp ec tiv el y .   T h e  in v er s e  o f   th e  d ev elo p ed   FF NN,   R B FNN  an d   NARXN N   m o d el s   ar e  t h en   tr ai n ed ,   w h er e  v o ltag e   as  a n   o u tp u t  d ata  a n d   f lu x   a n d   T MP   as  in p u ts   d at a  u s i n g   L ev e n b er g - Ma r q u ar d   lear n in g   al g o r ith m   w it h   b ac k   p r o p ag atio n .   T o   im p r o v e  r o b u s tn es s ,   th e  e f f ec t s   o f   m is m atc h   b et w ee n   th e  ac tu a l  an d   th e  p r ed icted   m o d el  w a s   m in i m ized .   T h e  d if f er en ce s   b et w ee n   t h e  ac tu a l  d ata  an d   th e  p r ed icted   m o d el   o cc u r r ed   at  h i g h   f r eq u en c y   r esp o n s e  o f   t h e  s y s te m ,   a  lo w - p as s   f ilter   i s   t h u s   ad d ed   to   atten u ate  t h i s   ef f ec t  [ 25 ] .   I n   th is   ca s e,   I MC   is   d esi g n ed   f o r   th e  a f o r e m e n tio n ed   A NN  s tr u ct u r es  u s i n g   th e  i n v er s e  o f   t h e   p r ed icted   m o d el  in   s er ies  w i t h   a  lo w - p a s s   f ilter .   T h e  lo w   p as  f ilter   h ad   b ee n   u s ed   to   f i lter   h i g h   f r eq u e n c y   s ig n al  an d   ad j u s ti n g   t h e  co n tr o ller   s en s iti v it y .   Fo r   m e m b r an e  f o u l in g   co n tr o l,  th e  s ec o n d   o r d er   f ilter   is   id en ti f ied   w ith   t h e  f ilter   tu n i n g   p ar a m eter   o f   0 . 0 0 1 .   T h e  f ilte r   tr an s f er   f u n ctio n ,   G f ( s )   f o r   th e  s y s te m   i s   [ 25 ] :       ( 1 )     2 . 2 .   Neura l net w o rk   inte rna l  m o del c o ntr o l    T h e  d ev elo p ed   A N N  m o d els  ar e  ap p lied   f o r   I MC   co n tr o ll er   d esig n .   I n   t h is   w o r k ,   th e   NNI MC  i s   d esig n ed   s u c h   th at  to   i m p r o v e   th e  p er f o r m an ce   o f   d is tu r b an ce   r ej ec tio n   th r o u g h   d is t u r b an ce   f ee d b ac k   s ig n a l   an d   f ilter i n g   ac tio n   a s   s h o w n   in   Fi g u r e  3 .   I n   t h is   p ap er ,   th e  in v er s e  m o d el  w er e  o b tain e d   b y   i n v er ti n g   th e   n eu r al   n e t w o r k   m o d el  u s i n g   Ne w to n s   m eth o d   a n d   s o lv i n g   n u m er icall y   th e   co n tr o l  ac tio n   b y   d ir ec tl y   tr ain ed   in v er s e  m o d el   n e u r al  n et w o r k   co n tr o ller   [ 26 ] .   T h e  d ir ec t tr ain ed   n e u r al  n et w o r k   h a s   b ee n   u tili ze d   in   t h is   w o r k   to   d esig n   t h e  n e u r al  n e t w o r k   co n tr o ller   an d   s h o w   g o o d   p er f o r m an ce   b o th   f o r   s et   p o in t  an d   d is tu r b an ce   r ej ec tio n .   T h e  d esig n ed   f il ter s   ab le  to   i m p r o v e  d is t u r b an ce   r ej ec tio n   an d   s et  p o in t  tr ac k in g   an d   t h i s   r eq u ir es   g o o d   u n d er s ta n d in g   o f   th e  b eh av io u r   o f   t h e  s y s te m   f o r   t h e  s elec t io n   o f   f i lter in g   t u n i n g   p ar a m eter .   T h e  co m p ar is o n   b et w ee n   t h e  th r e e  A NN  b ased   I MC  co n tr o l  s t r u ctu r es  n a m el y   F FNN - I MC,   R B FNN - I M C   an d   NARXN N - I M C   ar e  p r esen ted .   T h e  r o b u s tn ess   i s s u e  is   co n f ir m ed   b y   s tab il it y   o f   t h e  s y s t e m   w it h   r esp ec t  to   d is tu r b an ce   r ej ec tio n   p er f o r m an ce .   W h ile,   th e  b est  p er f o r m an ce   o f   m o d ellin g   w h ich   is   R B FNN  w as  u s ed   to   d esig n   th e  co n v e n tio n a l - I M C   t o   co n tr o l f o u lin g   d ev elo p m en t   in   m e m b r an e  f iltra tio n   p r o ce ss.           Fig u r e  3 .   T h e  NNI MC b lo ck   d iag r a m       3.   RE SU L T S   A ND  D I SCU SS I O N     T h e  s u b m er g ed   MB R   f iltra tio n   d ata  ar e  d iv id ed   in to   tr ain in g   an d   test i n g   d ata  s et  w h ic h   i s   6 0 %  f o r   tr ain i n g   an d   4 0 %  f o r   test in g .   T h e  in p u t  p ar am eter   is   p er m e ate  p u m p   v o ltag e  an d   t h e  o u t p u ts   ar e  th e  p er m ea te   f l u x   a n d   T M P   o f   th e  f iltra tio n   p r o ce s s .   T h e  p er f o r m an ce   o f   th e  m o d els  w a s   ev al u ated   u s i n g   th r ee   cr iter ia  w h ic h   ar e  co r r elatio n   co ef f icie n t  R 2 ,   m ea n   s q u ar e  er r o r   ( MSE )   an d   ab s o lu te  d ev iatio n   ( M A D) .       3 . 1 .       Su b m er g ed  M B R  f iltr a t io n  t ra ini ng   a nd   t esting   T h e  tr ain in g   an d   te s ti n g   r es u lt s   o f   t h e  f l u x   an d   T MP   m o d els   ar e  p lo tted   as  s h o w n   i n   Fi g u r e  4   ( a) - ( b )   an d   Fi g u r e  5   ( a) - ( b ) ,   r esp ec tiv el y .   T h e  co m p ar is o n   b et w ee n   FF NN,   R B FNN   an d   N AR X N N  m o d el  s tr u ct u r es   w it h   t h e  ac t u al  d ata  w er e  d is c u s s ed .   Fo r   th e  tr ain i n g   o f   t h e  f l u x ,   al m o s t  s i m ilar   p er f o r m a n ce   o b s er v ed   f r o m   all  s tr u ct u r es  w i th   R 2   o f   9 0 . 1 5 %,  9 0 . 5 5 %  an d   9 0 . 3 9 %,  r esp ec tiv el y .   T h e  MSE   g i v e,   o f   r esp ec tiv el y   0 . 0 0 5 7 ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938     I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  9 ,   No .   1 ,  Ma r ch   20 20 :   100   –   1 0 8   104   0 . 0 0 5 5   an d   0 . 0 0 5 6   f o r   FF NN,   R B FNN  a n d   N A R X NN.   T h e  MA D   v al u es  f o r   FF NN  an d   R B FN N  ar e  0 . 0 4 4 6   an d   0 . 0 4 4 0   an d   0 . 0 4 4 4   f o r   N AR XNN .   I n   ter m s   o f   n u m b er   o f   n eu r o n ,   th e   R B F NN  r eq u ir es  o n l y   th r ee   h id d en   n eu r o n s   co m p ar ed   w it h   F FN N  an d   N A R XNN  w h ic h   is   f iv e  an d   s i x   h id d en   n e u r o n s ,   r e s p ec tiv el y .   Fo r   T MP ,   th e  R B FNN   d e m o n s tr ated   t h e   b est  m o d el  as   co m p ar ed   to   F FNN  a n d   N AR XN N  w i th   v al u e  o f   R 2  is   9 1 . 2 9 %  an d   MSE   v al u e  o f   0 . 0 0 5 0 .   Fo r   th e  tr ain i n g   r e s u l t,  th e  R B F NN  is   m o r e  ac cu r ate  a n d   r eliab le  co m p ar ed   w i t h   th e  o th er   tec h n iq u es.            Fig u r e  4 .   ( a)   Flu x   m o d el  tr ai n i n g         Fig u r e  4 .   ( b )   T M P   m o d el  tr ain in g         Fig u r e  5 .   ( a)   Flu x   m o d el  tes tin g         Fig u r e   5 .   ( b )   T M P   m o d el  test i n g   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell   I SS N:  2252 - 8938       Mo d ellin g   a n d   co n tr o l  o f fo u li n g   in   s u b merg ed   mem b r a n e  b i o r e a cto r   u s in g …  ( N o r h a liz a   A b d u l W a h a b )   105   Fro m   t h e  tes tin g   r e s u l ts   i n   Fig u r e  5   ( a) - ( b ) ,   s li g h tl y   s i m ilar   t r en d   o f   p er f o r m a n ce   w a s   d ep i cted   as g iv e n   b y   t h e   tr ain i n g   r es u lts .   T h e  R B FNN  s h o w ed   s u p er io r   p er f o r m a n ce   f o r   b o th   f lu x   an d   T MP  co m p ar ed   to   th e  o th er   t w o   m et h o d s   in   ter m   o f   R 2 ,   MSE   an d   MA D.   T ab les  1   an d   2   p r o v id e  m o r e  d etails  r esu lt s   f o r   th e   f lu x   an d   T MP,   f o r   th e  tr ain in g   an d   tes tin g ,   r esp ec tiv el y .           T ab le  1 .   Flu x   an d   T MP   tr ain in g   r esu lts   T ab le  2 .   Flu x   an d   T MP   Mo d ellin g   test i n g   r esu lts   F l u x   M o d e l s   R 2   M S E   M A D   F F N N   9 0 . 1 5   0 . 0 0 5 7   0 . 0 4 4 6   R B F N N   9 0 . 5 5   0 . 0 0 5 5   0 . 0 4 4 0   N A R X N N   9 0 . 3 9   0 . 0 0 5 6   0 . 0 4 4 4   T M P   M o d e l s   R 2   M S E   M A D   F F N N   8 8 . 4 3   0 . 0 0 6 1   0 . 0 5 4 3   R B F N N   9 1 . 2 9   0 . 0 0 5 0   0 . 0 3 4 0   N A R X N N   9 0 . 3 4   0 . 0 0 5 9   0 . 0 4 7 6     F l u x   M o d e l s   R 2   M S E   M A D   F F N N   9 0 . 2 2   0 . 0 0 6 3   0 . 0 4 4 6   R B F N N   9 2 . 4 5   0 . 0 0 5 0   0 . 0 3 4 3   N A R X   N N   9 2 . 3 3   0 . 0 0 5 2   0 . 0 3 6 5   T M P   M o d e l s   R 2   M S E   M A D   F F N N   8 8 . 6 7   0 . 0 0 6 1   0 . 0 5 6 4   R B F N N   9 1 . 1 1   0 . 0 0 5 1   0 . 0 2 3 0   N A R X N N   9 1 . 3 2   0 . 0 0 5 3   0 . 0 2 3 3         3 . 2 .    Neura l net w o rk   inte rna l  m o del c o ntr o l   I n   th i s   s ec tio n ,   th e  N NI MC   w it h   d i f f er e n t  s tr u ct u r es  n a m el y   FF N N  I MC,  R B F NN  I MC  an d   NARXN N  is   co m p ar ed   w it h   th e   co n v en t io n al  I M C   ( C - I MC)  b o th   f o r   tr ac k in g   a n d   d is tu r b an ce   r ej ec tio n   p er f o r m a n ce s .   Fi g u r e  6   ( a) - ( c)   s h o w   th e   in p u t  a n d   o u tp u t  r esp o n s es   f o r   al l  co n tr o ller   f o r   tr ac k in g   p er p er f o m a n ce .   T h e  p er f o r m a n ce   o f   t h e  co n tr o ller   w as  m ea s u r ed   u s in g   s e v er al  cr iter ia  as   s h o w n   in   T ab le  3 .   T h e  s tep   r esp o n s e  p er f o r m a n ce   o f   th e  co n tr o ller   is   at  2 0 L / m 2 h   o f   p er m ea te  f l u x .   T h e  p er ce n tag e  o f   I A E   s h o w ed   th e  lo w est  f o r   R B FN N  I MC  w it h   0 . 0 4 2 2 ,   f o llo w ed   b y   0 . 0 6 3 1   f o r   NA R XNN  I M C ,   0 . 0 7 8 5   f o r   FF NN   I MC  an d   0 . 1 1 7 8   f o r   C - I MC.  T h e  f astes t  s e ttli n g   ti m e  is   g i v en   b y   R B FNN  I M C   w ith   o n l y   3 . 7 5   s ec o n d s   w h ic h   is   m o r e  th a n   8 0 %  f a s ter   t h an   t h e  C - I MC.  O v er all,   t h e  R B FN N  I MC  s h o w ed   t h e  b est  tr ac k i n g   p er f o r m an ce   i n   a l m o s t a ll c r iter ia  as  s h o w n   i n   T ab le  3   an d   h en ce   is   p r ef er ab l e  to   o th er   m e th o d s .         ( a)       ( b )     ( c)     Fig u r e  6 .   ( a)   Vo ltag e  in p u t r es p o n s e;  ( b )   Flu x   o u tp u t r esp o n s e;  ( c)   T MP   o u tp u t r esp o n s e       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938     I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  9 ,   No .   1 ,  Ma r ch   20 20 :   100   –   1 0 8   106   T ab le  3 .   T r ac k in g   p er f o r m a n c e  in d ex   f o r   all  co n tr o ller s   C r i t e r i a   C - I M C   F F N N   I M C   R B F N N   I M C   N A R X N N   I M C   R i se   t i me   ( s)   5 . 8 6   4 . 5 3   1 . 5 1   2 . 0 4   S e t t l i n g   t i me   2 7 . 5 1   2 5 . 7 7   3 . 7 5   4 . 5 2   O v e r sh o o t   ( %)   1 0 . 4 5   6 . 7 3   2 . 4 4   3 . 9 8   I A E   0 . 1 1 7 8   0 . 0 7 8 5   0 . 0 4 2 2   0 . 0 6 3 1   I S E   0 . 2 9 1 3   0 . 0 0 8 3   0 . 0 0 2 4   0 . 0 0 5 4   I TA E   0 . 4 2 4 5   0 . 0 9 0 6   0 . 0 5 9 9   0 . 0 6 7 5       Fig u r es  7   ( a) - ( d )   s h o w   t h e  am p lit u d e  o f   s tep   d is tu r b an ce s   an d   f lu x   p er f o r m a n ce s   f o r   d is tu r b an ce   r ej ec tio n s .   T h e  p er f o r m an ce   o f   C - I MC,  F FNN  I MC,  R B FN N  I MC  an d   NARXN N  I MC  co n tr o ller s   ar e  p lo tted   as  s h o w n   in   Fig u r e  7 .   T h e  s tep   d is t u r b an ce s   o f   m a g n itu d e  1 0 %  o f   t h e  f l u x   f o r   2 0   s ec o n d s   w a s   e x cited   f ir s t   in to   th e   s y s te m   a n d   t h e  p er f o r m a n ce   o f   t h e  s y s te m   i s   o b s er v ed .   As   s ee n   i n   Fig u r e  7 ( b ) ,   th e   R B FNN  I M C   p r o v id es   s m al l  o v er s h o o t  f o r   1 0 %  am p lit u d e  o f   d is tu r b a n ce   r ej e ctio n   co m p ar ed   to   o th er   m e th o d s .   T o   s ee   th e  r o b u s tn es s   o f   th e  p r o p o s ed   co n tr o ller ,   5 0 %  d is tu r b an ce   w as   also   ex cited   in to   th e  s y s te m .   T h e  R B FNN  I MC  r e m ain s   t h e  h i g h est  p er f o r m an ce   in   d is tu r b an ce   r ej ec tio n ,   f o llo w ed   b y   t h e  N AR XN N  an d   FF NN  I M C   co n tr o ller s   as  p r esen ted   in   Fig u r e  7 ( d ) .   T h e  C - I MC  d ep icted   th e  h ig h es t  o v er s h o o t   in   r esp o n d   to   th e  d is tu r b an ce .         ( a)     ( b )     ( c)   ( d )     Fig u r e  7 .   ( a)   1 0 % d is tu r b an ce   r ej ec tio n ; ( b )   Flu x   p er f o r m an c e  f o r   1 0 %; ( c)   5 0 % d is tu r b an c e  r ej ec tio n ;    ( d )   Flu x   p er f o r m a n ce   f o r   5 0 %;       4.   CO NCLU SI O N    Mo d ellin g   a n d   co n tr o l  is   a n   i m p o r tan t  asp ec t  o f   t h e  m e m b r a n e  b io r ea cto r   f iltra ti o n   s y s te m .   Ob tain i n g   a  r eliab le  m o d el  i s   a  v er y   c h alle n g in g   tas k   b e ca u s e  o f   t h e  n at u r e  o f   th e  p r o ce s s   an d   f o u lin g   p h en o m e n o n .   Ho w ev er ,   g o o d   f iltra tio n   p r o ce s s   is   cr u cial   an d   h e n ce   g o o d   m o d el   f o r   co n tr o l  s y s te m   d esi g n   i s   n ee d ed .   T h r ee   p r e d ictio n   m o d els  f o r   s u b m er g ed   MB R   s y s te m   w a s   d ev elo p ed   w h ic h   i s   th e  F FNN,   R B FNN   an d   N A R X NN  m o d el s .   Fro m   th e  s i m u latio n   r es u lts ,   it   ca n   b e  o b s er v ed   th at  t h e  R B FN N  a n d   N A R XNN  g iv e   g o o d   r esu lts   f o r   f l u x   an d   T MP   p r e d ictio n   m o d els  co m p ar e d   to   FF NN.   Ho w e v er ,   t h e  R B FNN  is   p r ef er ab le  d u e  to   h ig h   ac c u r ac y   an d   m o r e  r eliab le  p r ed ictio n   co m p ar ed   w ith   o th er   t w o   m et h o d s .   Fo r   th e  co n tr o l  p a r t,  th r ee   s tr u ct u r es  o f   N NI MC  h a v e  b ee n   d ev elo p ed   an d   co m p a r ed   to   th e  co n v en tio n al  I MC.  T h e  r esu lts   s h o w ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   A r ti f   I n tell   I SS N:  2252 - 8938       Mo d ellin g   a n d   co n tr o l  o f fo u li n g   in   s u b merg ed   mem b r a n e  b i o r e a cto r   u s in g …  ( N o r h a liz a   A b d u l W a h a b )   107   th e  R B FNN  I M C   p r o v id es  b et ter   tr ac k i n g   p er f o r m a n ce   t h an   FF NN  I M C ,   N AR XNN   I MC  an d   C - I MC   f o r   al l   p er f o r m a n ce   cr iter ia.   I n   ad d iti o n ,   th e  R B FN N  I MC  p er f o r m ed   w ell  i n   1 0 %  d is tu r b an ce   r ej ec tio n   co m p ar ed   to   o th er   m eth o d s .   I t   is   al s o   s ee n   to   b e   m o r e  r o b u s t  w h e n   a b le  to   r e m ai n s   w it h   lo w   o v e r s h o o t  f o r   th e   5 0 %   d is tu r b an ce   r ej ec tio n .       Sev er al  r ec o m m e n d atio n s   o f   w o r k   ca n   b e  co n s id er ed   f o r   f u r th er   i m p r o v e m en t.  I n   m o d ellin g   o f   SMB R ,   an   ex ter n al  o p ti m is at i o n   s u ch   as  p ar ticle  s w ar m   o p ti m i s a tio n   a n d   g r av ita tio n al  s e ar ch   alg o r it h m   ca n   b e  i m p le m en ted   to   en h a n ce   t h e  p r ed ictio n   o f   th e   f i ltra tio n   m o d els.  Oth er   n o n l in ea r   m o d ell in g   tec h n iq u e  s u c h   as  w a v elet  n e u r al  n e t w o r k   c an   b e  ap p lied   to   p r ed ict  th e   b eh av io u r   o f   lo n g   ter m   f iltr atio n   c y cle.   I n   th e   co n tr o ller   d esig n   p ar t,  o th er   t y p e  o f   d is tu r b an ce   test   ca n   b e  ap p lied   to   estab lis h   th e  r eliab ili t y   o f   th e  co n tr o ller   in   h an d li n g   d is t u r b an ce s   w h ich   ca n   r ev ea l  th e  p er f o r m a n ce   o f   th e  co n tr o ller   u n d er   m i s m a tch   m o d el   co n d itio n s       ACK NO WL E D G E M E NT S    T h e  au th o r s   w o u ld   li k e   to   th an k   t h e  Mi n is tr y   o f   E d u ca tio n   ( MO E )   P R GS  v o te   R . J 1 3 0 0 0 0 . 7 8 5 1 . 4 L 7 0 2   an d   th e  Un i v er s iti  T ek n o lo g i  Ma la y s ia  UT MH I R   v o te  0 8 G7 4   f o r   th eir   f in a n cial  a n d   f ac ilit y   s u p p o r t o f   th is   w o r k .       RE F E R E NC E S   [1 ]   T .   S tep h e n so n ,   K.  Bri n d le,  S .   J u d d ,   a n d   B.   Je ff e rso n ,   M e mb ra n e   b io re a c t o rs   fo r  w a ste wa ter   t re a tme n t :  IW A  p u b li sh i n g ,   2 0 0 0 .   [2 ]   A .   Dr e w s,  " M e m b r a n e   f o u li n g   in   m e m b ra n e   b io re a c to rs — c h a ra c terisa ti o n ,   c o n trad ictio n s,  c a u se   a n d   c u re s,"   J o u rn a l  o f  me mb ra n e   sc ien c e ,   v o l.   3 6 3 ,   p p .   1 - 2 8 ,   2 0 1 0 .   [3 ]   P .   L e - Clec h ,   V .   C h e n ,   a n d   T .   A .   F a n e ,   " F o u l in g   i n   m e m b ra n e   b io r e a c to rs  u se d   in   w a ste w a ter  trea t m e n t, "   J o u rn a l  o f   me mb ra n e   sc ien c e ,   v o l.   2 8 4 ,   p p .   1 7 - 5 3 ,   2 0 0 6 .   [4 ]   S .   Ju d d ,   T h e   M BR   b o o k :  p rin c i p l e s  a n d   a p p li c a ti o n s  o f  me mb ra n e   b io re a c t o rs   fo r  wa ter   a n d   wa ste w a te r  tre a tme n t :  El se v ier,  2 0 1 0 .   [5 ]   Z.   W a n g ,   J.  M a ,   C.   Y.  T a n g ,   K.  Kim u ra ,   Q.  Wan g ,   a n d   X .   Ha n ,   " M e m b ra n e   c lea n in g   in   m e m b ra n e   b io re a c to rs:  a   re v ie w , "   J o u rn a l  o f   me mb ra n e   sc i e n c e ,   v o l.   4 6 8 ,   p p .   2 7 6 - 3 0 7 ,   2 0 1 4 .   [6 ]   E.   H.   Bo u h a b il a ,   R .   B.   A ı ̈ m ,   a n d   H.  B u isso n ,   " F o u li n g   c h a ra c teris a ti o n   in   m e m b ra n e   b io re a c to rs,"   S e p a r a ti o n   a n d   Pu rifi c a t io n   T e c h n o l o g y ,   v o l .   2 2 ,   p p .   1 2 3 - 1 3 2 ,   2 0 0 1 .   [7 ]   K.  Hu n t  a n d   D.  S b a rb a r o ,   " Ne u ra l  n e tw o rk s  f o r  n o n li n e a r  in tern a l  m o d e l  c o n tro l, "   in   IEE   Pro c e e d i n g s  D  ( Co n tro l   T h e o ry   a n d   Ap p li c a t io n s) ,   1 9 9 1 ,   p p .   4 3 1 - 4 3 8 .   [8 ]   R.   W .   Ok e y ,   " P h o sp h o r o u s rem o v a l  in   m e m b ra n e   w a st e   wa ter t re a tm e n t, "   e d :  G o o g le P a ten ts,  1 9 6 8 .   [9 ]   A .   R.   P e n d a sh teh ,   A .   F a k h ru ’l - Ra z i,   N.  Ch a ib a k h sh ,   L .   C.   A b d u ll a h ,   S .   S .   M a d a e n i ,   a n d   Z.   Z.   A b id i n ,   " M o d e li n g   o f   m e m b ra n e   b io re a c to r  trea ti n g   h y p e rs a li n e   o il y   w a st e w a ter  b y   a rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk , "   J o u rn a l  o f  h a za r d o u s   ma ter ia ls,  v o l .   1 9 2 ,   p p .   5 6 8 - 5 7 5 ,   2 0 1 1 .   [1 0 ]   L .   Erd e i,   S .   V ig n e sw a ra n ,   a n d   J.  Ka n d a sa m y ,   " M o d e ll in g   o f   su b m e rg e d   m e m b ra n e   f lo c c u latio n   h y b rid   s y ste m s  u sin g   sta ti stica l  a n d   a rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk s   m e th o d s,"   J o u rn a l  o f   W a ter   S u p p ly:  Res e a rc h   a n d   T e c h n o lo g y - Aq u a ,   v o l.   5 9 ,   p p .   1 9 8 - 2 0 8 ,   2 0 1 0 .   [1 1 ]   S.  A .   M irb a g h e ri,   M .   Ba g h e ri,   S .   Bo u d a g h p o u r,   M .   E h tes h a m i,   a n d   Z.   Ba g h e ri,   " P e rf o r m a n c e   e v a lu a ti o n   a n d   m o d e li n g   o f   a   su b m e rg e d   m e m b r a n e   b io re a c to r   trea ti n g   c o m b in e d   m u n icip a l  a n d   in d u strial  w a ste w a ter  u sin g   ra d ia l   b a sis f u n c ti o n   a rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk s, "   J o u rn a l  o f  E n v iro n me n ta l  He a lt h   S c ien c e   a n d   En g i n e e rin g ,   v o l.   1 3 ,   p .   1 7 ,   2 0 1 5 .   [1 2 ]   S .   F e rra ri,   F .   Be ll o c c h io ,   V .   P iu ri ,   a n d   N.  A .   Bo rg h e se ,   " A   Hie ra r c h ica l  RBF   On li n e   L e a rn in g   A lg o rit h m   f o r  Re a l - T i m e   3 - D S c a n n e r, "   IEE E  T ra n sa c ti o n s  o n   Ne u ra l  Ne tw o rk s,  v o l.   2 1 ,   p p .   2 7 5 - 2 8 5 ,   2 0 1 0 .   [1 3 ]   H. - G .   H a n   a n d   J. - F .   Qia o ,   " P re d i c ti o n   o f   a c ti v a t e d   slu d g e   b u lk in g   b a se d   o n   a   se l f - o rg a n izin g   RBF   n e u ra l  n e tw o rk , "   J o u rn a l  o f  Pro c e ss   Co n tro l,   v o l.   2 2 ,   p p .   1 1 0 3 - 1 1 1 2 ,   2 0 1 2 .   [1 4 ]   M .   Ba g h e ri,   S .   A .   M irb a g h e ri,   A.  M .   Ka m a rk h a n i,   a n d   Z.   Ba g h e ri,   " M o d e li n g   o f   e ff lu e n t  q u a li ty   p a ra m e ters   in   a   su b m e rg e d   m e m b ra n e   b io re a c to r  w it h   sim u lt a n e o u s  u p w a rd   a n d   d o w n wa rd   a e ra ti o n   trea ti n g   m u n icip a l  w a ste w a ter   u sin g   h y b rid   m o d e ls,"   De sa li n a ti o n   a n d   W a ter   T re a tme n t,   v o l.   5 7 ,   p p .   8 0 6 8 - 8 0 8 9 ,   2 0 1 6 / 0 4 / 1 4   2 0 1 6 .   [1 5 ]   Z.   Zh a o ,   Y.  L o u ,   Y.  C h e n ,   H.  L i n ,   R.   L i,   a n d   G .   Yu ,   " P re d icti o n   o f   in terf a c ial  in tera c ti o n s  re late d   w it h   m e m b ra n e   f o u li n g   in   a   m e m b ra n e   b io re a c to r  b a se d   o n   ra d ial  b a sis  f u n c ti o n   a rti f icia l  n e u ra l  n e tw o rk   ( A N N),"   Bi o re so u rc e   T e c h n o l o g y ,   v o l.   2 8 2 ,   p p .   2 6 2 - 2 6 8 ,   2 0 1 9 / 0 6 / 0 1 /   2 0 1 9 .   [1 6 ]   Y.  Ch e n ,   G .   Yu ,   Y.  L o n g ,   J.  T e n g ,   X .   Yo u ,   B. - Q.  L iao ,   e t  a l. ,   " A p p li c a ti o n   o f   ra d ial  b a sis  f u n c ti o n   a rti f icia l  n e u ra l   n e tw o rk   to   q u a n ti fy   in terf a c ial  e n e rg ies   re late d   to   m e m b ra n e   fo u li n g   in   a   m e m b ra n e   b io re a c to r, "   Bi o re so u rc e   T e c h n o l o g y ,   v o l .   2 9 3 ,   p .   1 2 2 1 0 3 ,   2 0 1 9 / 1 2 / 0 1 /   2 0 1 9 .   [1 7 ]   T .   L iu ,   F .   Ga o ,   a n d   Y.  W a n g ,   " I M C - b a se d   it e ra ti v e   lea rn in g   c o n tro l  f o r  b a tch   p ro c e ss e s  w it h   u n c e rtain   ti m e   d e la y , "   J o u rn a l  o f  Pro c e ss   Co n tro l,   v o l.   2 0 ,   p p .   1 7 3 - 1 8 0 ,   2 0 1 0 .   [1 8 ]   G .   C.   G o o d w in ,   S .   F .   G ra e b e ,   a n d   M .   E.   S a lg a d o ,   " Co n tr o l  sy ste m   d e sig n , "   Up p e r S a d d le R ive r,  p .   1 3 ,   2 0 0 1 .   [1 9 ]   D.  M u h a m m a d ,   Z.   A h m a d ,   a n d   N.  A z i z ,   " I m p le m e n tatio n   o f   in ter n a l  m o d e l  c o n tro l  (im c )  in   c o n ti n u o u s  d isti ll a ti o n   c o lu m n , "   in   Pro c e e d in g s  o f  t h e   5 th   In ter n a ti o n a l  S y mp o siu m  o n   De sig n ,   Op e ra ti o n   a n d   C o n t r o l  o f  Ch e mic a l   Pro c e ss e s ,   2 0 1 0 ,   p p .   8 1 2 - 8 2 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8938     I n t J   A r ti f   I n tell ,   Vo l.  9 ,   No .   1 ,  Ma r ch   20 20 :   100   –   1 0 8   108   [2 0 ]   I.   Ha ji z a d e h   a n d   S .   Ho ss e in i,   " A r ti f icia l  Ne u ra l  Ne t w o rk s  Ba s e d   Co n tr o l  o f   CS T Rs  w it h   V a n   d e   Vu ss e   Re a c ti o n , "   In telli g e n t  A u to m a ti o n   a n d   S o ft   Co mp u t in g ,   1 0 / 3 1   2 0 1 4 .   [2 1 ]   M .   A .   Hu ss a in ,   " Re v ie w   o f   th e   a p p li c a ti o n s  o f   n e u ra l  n e tw o rk s  in   c h e m i c a l  p ro c e ss   c o n tro l — sim u l a ti o n   a n d   o n l in e   im p le m e n tatio n , "   Arti fi c ia l   in tell i g e n c e   in   e n g i n e e rin g ,   v o l.   1 3 ,   p p .   5 5 - 6 8 ,   1 9 9 9 .   [2 2 ]   M .   Nik o lao u   a n d   V .   Ha n a g a n d i,   " Co n tro l  o f   n o n li n e a r  d y n a m ica l  s y ste m s  m o d e led   b y   re c u rre n t  n e u ra l  n e tw o rk s , "   AICh E  j o u r n a l,   v o l.   3 9 ,   p p .   1 8 9 0 - 1 8 9 4 ,   1 9 9 3 .   [2 3 ]   D.  J.  Vo ra   a n d   M .   N.  Ba su ,   " M o d e ll i n g   a n d   S im u latio n   o f   In v e rted   P e n d u l u m   u sin g   In tern a l  M o d e l  C o n tr o l, "   J o u rn a l  f o r R e se a rc h |   V o l u me ,   v o l.   1 ,   2 0 1 6 .   [2 4 ]   J.  P a u lu s o v á   a n d   M .   P a u lu s,   " In t e rn a l  m o d e l  c o n tr o l  o f   th e r mo - o p ti c a l  p lan t, "   i n   Pr o c e ss   Co n tro l   ( PC),   2 0 1 7   2 1 st   In ter n a t io n a l  C o n fer e n c e   o n ,   2 0 1 7 ,   p p .   1 7 9 - 1 8 4 .   [2 5 ]   W .   R.   M .   Iss a ,   " A   Ne w   A p p ro a c h   o f   Ro b u st  I n tern a l  M o d e l  Co n tro l  f o r  No n li n e a r  P e n d u lu m   S y ste m , "   A  Ne w  Ap p ro a c h   o f  Ro b u st I n ter n a l  M o d e l  Co n tr o l  f o r No n li n e a r P e n d u l u m S y ste m,  2 0 1 1 .   [2 6 ]   M .   A .   He n so n   a n d   D .   E.   S e b o rg ,   " A n   in tern a l  m o d e l  c o n tr o l  stra t e g y   f o r  n o n li n e a r  sy ste m s,"   AICh E  J o u r n a l,   v o l .   3 7 ,   p p .   1 0 6 5 - 1 0 8 1 ,   1 9 9 1 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS        Nu ra z iza h   Bin ti   M a h m o d   is  M a ste r  stu d e n t   in   S c h o o l   o f   El e c tr ica l   En g in e e rin g ,   F a c u l ty   o f  En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a la y sia ,   S k u d a i,   Jo h o r.   Re c e iv e d   h e r  b a c h e lo r  d e g re e   in   El e c tri c a l  Co n tro l  &   In stru m e n t  in   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a lay sia ,   S k u d a i,   a n d   Jo h o r.   He r  a re a   o f   in tere st i s a p p ly in g   d a ta m in in g   tec h n iq u e   in   W a ste wa ter T re a t m e n t  f ield s a n d   a p p li c a ti o n .         Ir.   Dr  No rh a li z a   A b d u l  W a h a b   is  c u rre n tl y   a n   A s so c iate   P ro f e ss o r  a t  Un iv e r siti   Tek n o lo g i  M a la y sia   (UT M ).   S h e   is  c u rre n t l y   th e   Dire c to r  f o r  Co n tr o l  a n d   M e c h a tro n ic  E n g in e e rin g   a t  t h e   S c h o o l  o f   El e c tri c a l   En g i n e e rin g ,   UT M .   S h e   c o m p lete d   h e r  P h D  in   El e c tri c a l  En g in e e rin g   m a jo rin g   in   C o n tr o l  i n   Ju ly   2 0 0 9 .   S h e   is  a c ti v e l y   in v o lv e d   in   re se a rc h in g   a n d   tea c h in g   i n   th e   f ield   o f   in d u strial  p r o c e ss   c o n tro l .   He r  e x p e rti se   is  in   m o d e ll in g   a n d   c o n tr o l  o f   in d u strial  p r o c e ss   p lan t.   Re c e n tl y   sh e   h a s  w o rk e d   p rim a ril y   o n   d if fe re n t  ty p e s  o f   d o m e stic  a n d   in d u strial  w a ter  a n d   w a ste w a ter t re a t m e n t  tec h n o l o g y   to w a rd s o p ti m iza ti o n   a n d   e n e rg y   sa v in g   s y st e m .           M u h a m m a d   S a n i  Ga y a   re c e iv e d   B. En g   in   El e c tri c a l  En g in e e rin g   in   2 0 0 2 ,   M . E n g   (El e c tri c a l  En g in e e rin g . )  in   2 0 0 8   b o t h   f ro m   Ba y e ro   Un iv e rsit y   Ka n o ,   Nig e r ia  a n d   P h D  d e g re e   f ro m   th e   De p a rtme n t  o f   Co n tro l  a n d   M e c h a tro n ics   En g in e e rin g ,   Un iv e rsiti   T e k n o lo g i  M a la y sia   in   2 0 1 4 .   His  c u rre n t  re se a r c h   in tere st  c e n tres   a ro u n d   sy ste m   id e n t if ica ti o n ,   f e e d b a c k   c o n tro l,   IM C  a n d   in v e rse   c o n tro l  o f   u n c e rtain /  n o n li n e a r  sy ste m s   b a se d   o n   n e u ra l  n e tw o rk ,   f u z z y   a n d   A NFIS .   Cu rre n tl y ,   w o rk in g   w it h   De p a rtme n t  o f   El e c tri c a l  E n g in e e rin g ,   Ka n o   U n iv e rsity   o f   S c ien c e   a n d   T e c h n o lo g y ,   W u d il .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.