SBR系统中的模糊神经网络控制器设计

摘要

将模糊控制与神经网络相结合,设计4层模糊神经网络控制器,分析其结构及算法.利用神经网络的自学习能力,在线动态调整模糊变量的隶属函数,优化控制规则,并对曝气池中溶解氧浓度与活性污泥浓度进行控制.通过Matlab对溶解氧的控制进行数字仿真实验,结果表明,具有学习能力的模糊神经网络控制可在污水处理系统的应用中获得更优的性能.