一种动态自适应最近邻聚类学习算法在工业污水处理中的应用

摘要

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.