基于改进型模糊神经网络的污水处理溶解氧内模控制

马海涛; 宁楠; 陈兆波

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基于改进型模糊神经网络的污水处理溶解氧内模控制

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污水处理过程中溶解氧浓度是重要的控制参数,控制过程受各种不可测扰动的影响,传统控制方法很难达到理想的控制效果.针对此问题,提出一种改进型模糊神经网络二自由度内模控制溶解氧策略.利用神经网络整定二自由度内模控制器滤波器参数,并采用神经元活跃度与激活强度在线动态增减规则层神经元,实现规则层神经元动态优化,克服了参数变化和入水干扰对系统的影响,进而实现溶解氧浓度对设定值的完全跟踪以及对不可测扰动的抑制作用.仿真结果表明:该控制器有效解决了非线性对象难以控制的问题,可获得较好的溶解氧浓度控制效果.

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来源
《计算机应用与软件》 |2020年第10期|41-4690|共7页
作者
马海涛; 宁楠; 陈兆波;
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作者单位

长春工业大学电气与电子工程学院吉林长春130012;

长春工业大学电气与电子工程学院吉林长春130012;

大连民族大学环境与资源学院辽宁大连116600;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动控制、自动控制系统;
关键词
污水处理过程; 溶解氧; 内模控制; 模糊神经网络;

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