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基于自适应递归模糊神经网络的污水处理控制
被引量：
13
1
作者
韩改堂
乔俊飞
韩红桂
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期1252-1258,共7页
针对污水处理过程中具有的非线性、大时变等特征,提出了一种基于自适应递归模糊神经网络(recurrent fuzzy neural network,RFNN)的污水处理控制方法.该方法利用自适应RFNN识别器建立污水处理过程的非线性动态模型,建立的模型可以为RFNN...
针对污水处理过程中具有的非线性、大时变等特征,提出了一种基于自适应递归模糊神经网络(recurrent fuzzy neural network,RFNN)的污水处理控制方法.该方法利用自适应RFNN识别器建立污水处理过程的非线性动态模型,建立的模型可以为RFNN控制器提供污水处理过程中的状态变量信息,保证了控制器根据系统响应调整操作变量的精确性;并且RFNN辨识器及RFNN控制器基于自适应学习率进行学习,确保了递归模糊神经网络的收敛精度和速度,并通过构造李雅普诺夫函数证明了此算法的收敛性;最后,基于基准仿真模型(benchmark simulation model 1,BSM1)平台进行仿真实验.结果表明,与PID、模型预测控制及前馈神经网络相比,该方法对污水处理中溶解氧浓度和硝态氮浓度的跟踪控制精度具有明显的提升.
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关键词
污水处理
递归模糊神经网络
自适应学习率
基准
仿真
模型
(
bsm
1)
下载PDF
职称材料
神经网络的污水处理过程多目标优化控制方法
被引量：
8
2
作者
张伟
乔俊飞
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期594-599,共6页
针对污水处理过程能耗过高问题,提出一种基于神经网络的动态多目标优化控制方法。该方法对污水处理过程中的曝气能耗和泵送能耗同时优化,通过NSGA-II进化算法实现溶解氧浓度和硝态氮浓度设定值的动态寻优,由PID控制实现底层跟踪。采用...
针对污水处理过程能耗过高问题,提出一种基于神经网络的动态多目标优化控制方法。该方法对污水处理过程中的曝气能耗和泵送能耗同时优化,通过NSGA-II进化算法实现溶解氧浓度和硝态氮浓度设定值的动态寻优,由PID控制实现底层跟踪。采用神经网络在线建模方法构造污水处理过程多目标优化模型,解决了优化变量与性能指标间没有精确数学描述的问题。基于国际基准仿真平台BSM1的实验表明,与PID控制、单目标优化控制方法相比,多目标优化控制在保证出水水质达标的前提下可以获得更优的节能效果。
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关键词
多目标优化
神经网络
能量消耗
污水处理
基准
仿真
模型
bsm
1
全文增补中
基于Copt-aiNet的污水处理过程优化控制
被引量：
1
3
作者
赵小强
杨文君
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2019年第2期84-89,共6页
污水处理是一个复杂的动态反应过程,针对如何确定优化控制中关键变量的动态最优设定值,使满足出水水质排放达标的同时降低运行能耗的问题,提出了一种基于人工免疫算法Copt-aiNet(组合优化的人工免疫网络)的污水处理控制策略.首先,利用Co...
污水处理是一个复杂的动态反应过程,针对如何确定优化控制中关键变量的动态最优设定值,使满足出水水质排放达标的同时降低运行能耗的问题,提出了一种基于人工免疫算法Copt-aiNet(组合优化的人工免疫网络)的污水处理控制策略.首先,利用Copt-aiNet确定第二分区溶解氧质量浓度和第五分区硝态氮质量浓度的最优设定值;再利用控制器跟随最优设定值,对氧传递系数和内回流流量进行控制,进而对曝气能耗和泵送能耗同时进行优化;最后,在仿真平台BSM1上进行仿真实验,结果验证了本文控制策略的有效性,可以在保证出水水质达标的前提下有效降低能耗.
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关键词
污水处理
优化控制
人工免疫算法
基准
仿真
模型
bsm
1
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职称材料
题名
基于自适应递归模糊神经网络的污水处理控制
被引量：
13
1
作者
韩改堂
乔俊飞
韩红桂
机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
计算智能与智能系统北京市重点实验室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第9期1252-1258,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61622301
61533002
+3 种基金
61225016)
北京市教育委员会科研计划项目(KZ201410005002
km201410005001)
教育部博士点基金项目(20131103110016)资助~~
文摘
针对污水处理过程中具有的非线性、大时变等特征,提出了一种基于自适应递归模糊神经网络(recurrent fuzzy neural network,RFNN)的污水处理控制方法.该方法利用自适应RFNN识别器建立污水处理过程的非线性动态模型,建立的模型可以为RFNN控制器提供污水处理过程中的状态变量信息,保证了控制器根据系统响应调整操作变量的精确性;并且RFNN辨识器及RFNN控制器基于自适应学习率进行学习,确保了递归模糊神经网络的收敛精度和速度,并通过构造李雅普诺夫函数证明了此算法的收敛性;最后,基于基准仿真模型(benchmark simulation model 1,BSM1)平台进行仿真实验.结果表明,与PID、模型预测控制及前馈神经网络相比,该方法对污水处理中溶解氧浓度和硝态氮浓度的跟踪控制精度具有明显的提升.
关键词
污水处理
递归模糊神经网络
自适应学习率
基准
仿真
模型
(
bsm
1)
Keywords
wastewater treatment
recurrent fuzzy neural network
adaptive learning rate
benchmark simulation model wastewater treatment
recurrent fuzzy neural network
adaptive learning rate
benchmark simulation model
分类号
X703 [环境科学与工程—环境工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
神经网络的污水处理过程多目标优化控制方法
被引量：
8
2
作者
张伟
乔俊飞
机构
北京工业大学电子信息与控制工程学院
河南理工大学电气工程与自动化学院
计算智能与智能系统北京市重点实验室
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2016年第5期594-599,共6页
基金
国家杰出青年科学基金项目(61225016)
国家自然科学基金项目(61533002
+1 种基金
61203099)
北京市自然科学基金项目(4122006)
文摘
针对污水处理过程能耗过高问题,提出一种基于神经网络的动态多目标优化控制方法。该方法对污水处理过程中的曝气能耗和泵送能耗同时优化,通过NSGA-II进化算法实现溶解氧浓度和硝态氮浓度设定值的动态寻优,由PID控制实现底层跟踪。采用神经网络在线建模方法构造污水处理过程多目标优化模型,解决了优化变量与性能指标间没有精确数学描述的问题。基于国际基准仿真平台BSM1的实验表明,与PID控制、单目标优化控制方法相比,多目标优化控制在保证出水水质达标的前提下可以获得更优的节能效果。
关键词
多目标优化
神经网络
能量消耗
污水处理
基准
仿真
模型
bsm
1
Keywords
multi-objective optimization
neural network
energy consumption
wastewater treatment
benchmarksimulation model
分类号
X703 [环境科学与工程—环境工程]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
全文增补中
题名
基于Copt-aiNet的污水处理过程优化控制
被引量：
1
3
作者
赵小强
杨文君
机构
兰州理工大学电气工程与信息工程学院
甘肃省工业过程先进控制重点实验室
兰州理工大学电气与控制工程实验教学示范中心
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2019年第2期84-89,共6页
基金
国家自然科学基金(61763029)
甘肃省基础研究创新群体基金(1506RJIA031)
文摘
污水处理是一个复杂的动态反应过程,针对如何确定优化控制中关键变量的动态最优设定值,使满足出水水质排放达标的同时降低运行能耗的问题,提出了一种基于人工免疫算法Copt-aiNet(组合优化的人工免疫网络)的污水处理控制策略.首先,利用Copt-aiNet确定第二分区溶解氧质量浓度和第五分区硝态氮质量浓度的最优设定值;再利用控制器跟随最优设定值,对氧传递系数和内回流流量进行控制,进而对曝气能耗和泵送能耗同时进行优化;最后,在仿真平台BSM1上进行仿真实验,结果验证了本文控制策略的有效性,可以在保证出水水质达标的前提下有效降低能耗.
关键词
污水处理
优化控制
人工免疫算法
基准
仿真
模型
bsm
1
Keywords
sewage treatment
optimized control
artificial immune algorithm
benchmark simulation model
bsm
1
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应递归模糊神经网络的污水处理控制
韩改堂
乔俊飞
韩红桂
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
13
下载PDF
职称材料
2
神经网络的污水处理过程多目标优化控制方法
张伟
乔俊飞
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2016
8
全文增补中
3
基于Copt-aiNet的污水处理过程优化控制
赵小强
杨文君
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2019
1
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职称材料
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