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基于NLJ算法的污水处理过程优化控制
被引量:
1
1
作者
杜单良
罗健旭
余昭旭
《计算机与应用化学》
CAS
2015年第11期1338-1342,共5页
针对国际污水处理基准仿真1号(BSM1)模型,对第五池中氨氮浓度采用串级控制,对第二池中硝态氮浓度采用单回路控制。利用神经网络建立氨氮浓度和硝态氮浓度的设定值与能耗的神经网络模型。同样,利用神经网络建立氨氮浓度和硝态氮浓度的设...
针对国际污水处理基准仿真1号(BSM1)模型,对第五池中氨氮浓度采用串级控制,对第二池中硝态氮浓度采用单回路控制。利用神经网络建立氨氮浓度和硝态氮浓度的设定值与能耗的神经网络模型。同样,利用神经网络建立氨氮浓度和硝态氮浓度的设定值与出水水质合格率的神经网络约束模型。优化问题的目标函数和约束条件均通过神经网络建立,并利用变搜索系数(NLJ)算法求解该优化问题。将最优解分别作为氨氮和硝态氮控制器的设定值。仿真结果表明在关键水质达标的基础上,降低了能耗。
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关键词
神经网络
优化控制
NLJ算法
能量消耗
:
出水
水质
原文传递
题名
基于NLJ算法的污水处理过程优化控制
被引量:
1
1
作者
杜单良
罗健旭
余昭旭
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
出处
《计算机与应用化学》
CAS
2015年第11期1338-1342,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61304071)
文摘
针对国际污水处理基准仿真1号(BSM1)模型,对第五池中氨氮浓度采用串级控制,对第二池中硝态氮浓度采用单回路控制。利用神经网络建立氨氮浓度和硝态氮浓度的设定值与能耗的神经网络模型。同样,利用神经网络建立氨氮浓度和硝态氮浓度的设定值与出水水质合格率的神经网络约束模型。优化问题的目标函数和约束条件均通过神经网络建立,并利用变搜索系数(NLJ)算法求解该优化问题。将最优解分别作为氨氮和硝态氮控制器的设定值。仿真结果表明在关键水质达标的基础上,降低了能耗。
关键词
神经网络
优化控制
NLJ算法
能量消耗
:
出水
水质
Keywords
batch processes
heat exchanger network
pseudo-temperature approach
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于NLJ算法的污水处理过程优化控制
杜单良
罗健旭
余昭旭
《计算机与应用化学》
CAS
2015
1
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