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一种基于自适应模糊神经网络的溶解氧模型预测控制方法

摘要

本发明提出了一种基于自适应模糊神经网络溶解氧模型预测控制方法,实现了污水处理过程中溶解氧DO浓度精确在线控制。针对污水处理过程中具有不确定性、非线性、强耦合性,无法建立精确的数学模型,溶解氧DO浓度难以控制的特点,该控制方法通过自适应地调整神经网络参数,提高神经网络的处理能力,建立基于模糊神经网络的预测模型和设计利用模型预测控制方法进行控制,能够提高控制的效果;解决了当前基于开关控制和PID控制自适应能力较差的问题。实验结果表明该方法具有较好的自适应能力,能够达到溶解氧DO浓度的精确在线控制的目的,提高污水处理的效果、降低了能耗。

著录项

  • 公开/公告号CN108563118B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京工业大学;

    申请/专利号CN201810238153.8

  • 发明设计人 韩红桂;刘峥;

    申请日2018-03-22

  • 分类号G05B13/04(20060101);

  • 代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘萍

  • 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号

  • 入库时间 2022-08-23 11:17:11

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