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题名基于SOTSFNN的溶解氧浓度控制方法
被引量:7
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作者
乔俊飞
付文韬
韩红桂
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机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
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出处
《化工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期960-966,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61533002,61203099,61225016)
北京市科技新星计划项目(Z131104000413007)
+3 种基金
教育部博士点新教师基金项目(20121103120020)
北京市教育委员会科研计划项目(KZ201410005002,km201410005001)
北京市朝阳区协同创新项目(ZH14000177)
高等学校博士学科点专项科研基金资助课题项目(20131103110016)
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文摘
针对污水处理过程溶解氧浓度难以控制的问题,提出了一种基于自组织T-S模糊神经网络的控制方法。其实质是采用模糊规则层激活强度的方法,根据实际环境自适应的对神经元进行调整,构造合适的控制结构,从而提高控制精度。同时采用梯度下降法对控制器的各个参数进行实时调整。该控制器运用在污水处理基准仿真模型中进行实验,结果表明,提出的SO-TSFNN控制方法能够较好地实现对溶解氧浓度的控制,具有较好的自适应性。
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关键词
神经网络
控制
溶解氧浓度
动态仿真
自组织算法
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Keywords
neural networks
control
dissolved oxygen concentration
dynamic simulation
self-organizationalgorithm
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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