北京工业大学学报
北京工業大學學報
북경공업대학학보
JOURNAL OF BEIJING POLYTECHNIC UNIVERSITY
2014年
9期
1302-1307
,共6页
溶解氧%复合控制%TS模糊神经网络%性能协调
溶解氧%複閤控製%TS模糊神經網絡%性能協調
용해양%복합공제%TS모호신경망락%성능협조
dissolved oxygen%composite control%TS fuzzy neural network%performance coordination
针对常规比例积分微分(proportion-integral-derivative,PID)控制存在精度不高,在线自适应差的缺点,提出了一种在线PID-TS模糊神经网络复合控制方法.该方法利用TS模糊神经网络的自学习能力提高溶解氧的控制精度,并通过构造的性能协调因子在线调整两者权重.将提出的控制方法应用于国际基准仿真平台.结果表明:所提方法能有效控制污水中的溶解氧参数,与常规PID和BP(back-propagation)神经网络控制器相比,该方法具有更优的动态性能.
針對常規比例積分微分(proportion-integral-derivative,PID)控製存在精度不高,在線自適應差的缺點,提齣瞭一種在線PID-TS模糊神經網絡複閤控製方法.該方法利用TS模糊神經網絡的自學習能力提高溶解氧的控製精度,併通過構造的性能協調因子在線調整兩者權重.將提齣的控製方法應用于國際基準倣真平檯.結果錶明:所提方法能有效控製汙水中的溶解氧參數,與常規PID和BP(back-propagation)神經網絡控製器相比,該方法具有更優的動態性能.
침대상규비례적분미분(proportion-integral-derivative,PID)공제존재정도불고,재선자괄응차적결점,제출료일충재선PID-TS모호신경망락복합공제방법.해방법이용TS모호신경망락적자학습능력제고용해양적공제정도,병통과구조적성능협조인자재선조정량자권중.장제출적공제방법응용우국제기준방진평태.결과표명:소제방법능유효공제오수중적용해양삼수,여상규PID화BP(back-propagation)신경망락공제기상비,해방법구유경우적동태성능.
