北京科技大学学报
北京科技大學學報
북경과기대학학보
JOURNAL OF UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY BEIJING
2006年
1期
84-87
,共4页
陈先中%侯庆文%柳瑾%庄严%孟广军
陳先中%侯慶文%柳瑾%莊嚴%孟廣軍
진선중%후경문%류근%장엄%맹엄군
工业污水%最近邻聚类学习算法%动态自适应调整%pH值%内模控制
工業汙水%最近鄰聚類學習算法%動態自適應調整%pH值%內模控製
공업오수%최근린취류학습산법%동태자괄응조정%pH치%내모공제
为了建立工业污水pH值中和系统的正模型,研究了具有大滞后非线性特性的加药中和过程.利用一种动态自适应最近邻聚类(DANNC)学习算法,全面调整网络参数完成了污水pH值加药中和控制系统网络的学习和训练.采用中和过程神经网络内模控制系统的逆模型充当控制器,进行了各种工业条件下污水中和的仿真实验.结果表明,该系统实现了△pH≤0.2的工业污水的控制精度目标,系统实时跟踪和抗干扰性良好.
為瞭建立工業汙水pH值中和繫統的正模型,研究瞭具有大滯後非線性特性的加藥中和過程.利用一種動態自適應最近鄰聚類(DANNC)學習算法,全麵調整網絡參數完成瞭汙水pH值加藥中和控製繫統網絡的學習和訓練.採用中和過程神經網絡內模控製繫統的逆模型充噹控製器,進行瞭各種工業條件下汙水中和的倣真實驗.結果錶明,該繫統實現瞭△pH≤0.2的工業汙水的控製精度目標,繫統實時跟蹤和抗榦擾性良好.
위료건립공업오수pH치중화계통적정모형,연구료구유대체후비선성특성적가약중화과정.이용일충동태자괄응최근린취류(DANNC)학습산법,전면조정망락삼수완성료오수pH치가약중화공제계통망락적학습화훈련.채용중화과정신경망락내모공제계통적역모형충당공제기,진행료각충공업조건하오수중화적방진실험.결과표명,해계통실현료△pH≤0.2적공업오수적공제정도목표,계통실시근종화항간우성량호.
