控制工程
控製工程
공제공정
CONTROL ENGINEERING OF CHINA
2010年
6期
751-754
,共4页
智能控制器%神经网络%网络学习控制%加药控制器
智能控製器%神經網絡%網絡學習控製%加藥控製器
지능공제기%신경망락%망락학습공제%가약공제기
针时水处理过程中混凝剂的准确投加,以及投药过程中的时滞、网络延迟等问题,采用基于网络学习控制的智能控制算法来改进投药控制系统.用远程专家系统和自学习BP神经网络复合算法的优点,即专家系统的前馈补偿能力解决流量、浊度突变、延迟等干扰因素;神经网络的非线性映射能力解决水处理非线性影响;滚动学习和反馈学习来解决时变、时滞等问题.该算法较好地解决了网络延迟造成的系统性能下降问题,加快了神经网络的训练速度.将该算法应用于水厂自动化系统,可以实现最佳投药量控制,水质符合标准,并取得良好的经济效益.
針時水處理過程中混凝劑的準確投加,以及投藥過程中的時滯、網絡延遲等問題,採用基于網絡學習控製的智能控製算法來改進投藥控製繫統.用遠程專傢繫統和自學習BP神經網絡複閤算法的優點,即專傢繫統的前饋補償能力解決流量、濁度突變、延遲等榦擾因素;神經網絡的非線性映射能力解決水處理非線性影響;滾動學習和反饋學習來解決時變、時滯等問題.該算法較好地解決瞭網絡延遲造成的繫統性能下降問題,加快瞭神經網絡的訓練速度.將該算法應用于水廠自動化繫統,可以實現最佳投藥量控製,水質符閤標準,併取得良好的經濟效益.
침시수처리과정중혼응제적준학투가,이급투약과정중적시체、망락연지등문제,채용기우망락학습공제적지능공제산법래개진투약공제계통.용원정전가계통화자학습BP신경망락복합산법적우점,즉전가계통적전궤보상능력해결류량、탁도돌변、연지등간우인소;신경망락적비선성영사능력해결수처리비선성영향;곤동학습화반궤학습래해결시변、시체등문제.해산법교호지해결료망락연지조성적계통성능하강문제,가쾌료신경망락적훈련속도.장해산법응용우수엄자동화계통,가이실현최가투약량공제,수질부합표준,병취득량호적경제효익.
