基于神经网络的污水处理预测控制

针对国际水协(IWA)开发的基准仿真模型(Benchmark simulation model No.1,BSM1)中第5分区溶解氧质量分数和第2分区硝态氮质量分数的控制问题,提出了一种基于神经网络的多变量预测控制系统。控制系统中主要包括两部分:神经网络辨识器,用于提取对象的输出数据;神经网络控制器,用于输出控制变量。仿真结果表明:基于神经网络的预测控制系统具有较好的适应性和鲁棒性。

基于改进粒子群算法的污水处理过程神经网络优化控制

针对活性污泥法污水处理过程高能耗的问题,综合考虑污水处理出水水质和生化反应参数之间的关系,文中设计了一种智能优化控制系统.该系统以国际水协(IWA)开发的基准仿真模型BSM1为研究对象,利用改进粒子群算法优化BSM1第2分区的硝态氮浓度和第5分区的溶解氧浓度、混合液悬浮物固体浓度的设定值;同时利用感知器神经网络预测污水处理过程的输出,在出水水质达标的前提下降低污水处理能耗.仿真实验结果表明,系统总能耗相比闭环控制策略降低4.614%,该神经网络智能优化控制系统能够有效降低污水处理的能耗.

新能源汽车中电子技术的应用

新能源汽车是以电力为动力的汽车,具有零排放、低噪音、低维护成本等优点。随着新能源汽车的快速发展,电子技术在新能源汽车中的应用也越来越广泛。基于此,本文探讨了新能源汽车中电子技术的应用,主要包括电动汽车动力系统中的电子技术、车联网和自动驾驶技术在新能源汽车中的应用以及能量管理系统和智能车身控制系统等方面。

基于安全性的汽车电子技术应用

本文探讨了汽车电子技术的安全性问题,并介绍了现有的汽车电子技术,包括车辆控制系统、安全驾驶辅助系统、车联网技术和自动驾驶技术。然后,本文重点介绍了基于安全性的汽车电子技术,包括安全加密技术、安全认证技术、安全漏洞检测技术和安全更新技术。这些技术可以提高汽车电子系统的安全性和可靠性,降低汽车安全事故的风险,保护驾驶员和乘客的生命财产安全。