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溶解氧浓度的直接自适应动态神经网络控制方法 被引量:31
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作者 张伟 乔俊飞 李凡军 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期115-121,共7页
针对污水处理过程溶解氧浓度的控制问题,提出一种直接自适应动态神经网络控制方法(direct adaptive dynamic neural network control,DADNNC).构建的控制系统主要包括神经网络控制器和补偿控制器.神经网络控制器由自组织模糊神经网络实... 针对污水处理过程溶解氧浓度的控制问题,提出一种直接自适应动态神经网络控制方法(direct adaptive dynamic neural network control,DADNNC).构建的控制系统主要包括神经网络控制器和补偿控制器.神经网络控制器由自组织模糊神经网络实现系统状态与控制量之间的映射;提出一种基于规则无用率的结构修剪算法,并给出结构调整后网络收敛的理论证明.同时,为保证系统稳定,设计补偿控制器减小网络逼近误差,参数调整由Layapunov理论给出.国际基准仿真平台上的实验表明,与固定结构神经网络控制器、PID和模型预测控制等已有控制方法相比,DADNNC方法具有更高的控制精度和更强的适应能力. 展开更多
关键词 动态神经网络控制器 溶解氧 规则无用率 污水处理过程
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基于AWLS-SVM的污水处理过程软测量建模 被引量:28
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作者 赵超 戴坤成 +1 位作者 王贵评 张登峰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1792-1800,共9页
针对污水处理过程建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布赋权规则,自适... 针对污水处理过程建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用一种全局优化算法——混沌粒子群模拟退火(CPSO-SA)算法对最小二乘支持向量机的模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于LS-SVM和WLS-SVM。最后,应用AWLS-SVM方法建立污水处理过程出水水质关键参数的软测量模型,获得了较好的效果。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 污水处理过程 污水出水水质 混沌粒子群 模拟退火 软测量建模
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污水处理过程的递阶神经网络建模 被引量:23
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作者 丛秋梅 柴天佑 余文 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期8-14,共7页
针对污水处理过程的多变量和多非线性子系统的串级结构特点,提出了一种基于活性污泥过程机理的递阶神经网络建模方法.该方法将神经网络与过程机理模型以串级方式连接,以神经网络辨识活性污泥过程模型中的非线性组分反应速率.分析各子过... 针对污水处理过程的多变量和多非线性子系统的串级结构特点,提出了一种基于活性污泥过程机理的递阶神经网络建模方法.该方法将神经网络与过程机理模型以串级方式连接,以神经网络辨识活性污泥过程模型中的非线性组分反应速率.分析各子过程建模误差的关系,给出了模型的稳定学习算法和稳定性理论分析.最后通过某污水处理厂生化脱氮过程实际运行数据的实验表明所提出的建模方法是有效的. 展开更多
关键词 污水处理过程 串级过程 递阶神经网络 稳定学习律
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污水处理过程的控制与优化综述 被引量:25
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作者 朱学峰 李艳 黄道平 《自动化与信息工程》 2009年第3期7-13,共7页
污水生化处理是利用微生物清除污水中有机污染物的一种有效方法,是当前处理工业有机污水和城市生活污水的主要手段。文章论述了目前国内外污水生化处理过程的控制与优化方面技术的发展概况,指出了国内在这方面存在的问题,提出今后的研... 污水生化处理是利用微生物清除污水中有机污染物的一种有效方法,是当前处理工业有机污水和城市生活污水的主要手段。文章论述了目前国内外污水生化处理过程的控制与优化方面技术的发展概况,指出了国内在这方面存在的问题,提出今后的研究方向与具体研究内容。 展开更多
关键词 污水处理过程 控制 节能 优化
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膜生物反应器在污水处理过程中的膜污染控制 被引量:20
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作者 陈俊平 杨昌柱 +1 位作者 葛守飞 熊丽 《净水技术》 CAS 2005年第3期38-44,共7页
在综合国内外大量文献的基础上,阐述了MBR膜污染的类型及其发展过程,针对膜污染的影响因素,提出了防止膜污染维持MBR膜长期稳定运行的主要控制条件、方法及MBR设计的注意事项,总结了当前膜污染最佳的物理化学清洗方法,指出今后要进一步... 在综合国内外大量文献的基础上,阐述了MBR膜污染的类型及其发展过程,针对膜污染的影响因素,提出了防止膜污染维持MBR膜长期稳定运行的主要控制条件、方法及MBR设计的注意事项,总结了当前膜污染最佳的物理化学清洗方法,指出今后要进一步注重高性能膜材料、新型膜生物反应器和工艺条件的研究,为MBR在我国的大规模应用作准备。 展开更多
关键词 膜生物反应器 污水处理过程 膜污染控制 化学清洗方法 发展过程 控制条件 稳定运行 MBR膜 工艺条件 国内外 膜材料
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基于知识的污水生化处理过程智能优化方法 被引量:22
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作者 乔俊飞 韩改堂 周红标 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1038-1046,共9页
针对污水处理过程控制能耗过大和水质超标严重等问题,本文提出一种基于知识的污水生化处理过程智能优化控制方法.该方法通过记忆多目标智能优化算法的动态处理信息,建立环境变量参数与最优解之间的知识模型.优化算法利用知识库中非支配... 针对污水处理过程控制能耗过大和水质超标严重等问题,本文提出一种基于知识的污水生化处理过程智能优化控制方法.该方法通过记忆多目标智能优化算法的动态处理信息,建立环境变量参数与最优解之间的知识模型.优化算法利用知识库中非支配解的引导,结合定向局部区域寻优以及随机全局寻优策略,提高了算法的收敛性,获取了更高质量的解.最后基于国际通用平台BSM1进行实验验证.结果表明,与其他优化算法相比,该方法能够在保证出水水质的前提下产生更少的能量消耗. 展开更多
关键词 污水处理过程 能耗 多目标优化 知识引导
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粗SVM分类方法及其在污水处理过程中的应用 被引量:15
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作者 范昕炜 杜树新 吴铁军 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期573-576,共4页
提出一种基于粗糙集理论和支持向量机理论的粗 SVM分类方法 .该方法采用粗糙集属性约简方法以减少属性个数 ,且在属性约简过程中选出几组合适的属性集组成新的属性集 ,使模型具有一定的抗信息丢失能力 ,同时充分利用 SVM的良好推广性能 ... 提出一种基于粗糙集理论和支持向量机理论的粗 SVM分类方法 .该方法采用粗糙集属性约简方法以减少属性个数 ,且在属性约简过程中选出几组合适的属性集组成新的属性集 ,使模型具有一定的抗信息丢失能力 ,同时充分利用 SVM的良好推广性能 ,提高了预测分类精度 .对城市污水处理厂运行状态的实验结果表明了该方法的优越性 . 展开更多
关键词 支持向量机 粗糙集 分类精度 污水处理过程
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Evaluation of perfluorinated compounds in seven wastewater treatment plants in Beijing urban areas 被引量:19
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作者 PAN YuanYuan SHI YaLi +1 位作者 WANG JieMing CAI YaQi 《Science China Chemistry》 SCIE EI CAS 2011年第3期552-558,共7页
The presence of perfluorinated compounds(PFCs)in seven major wastewater treatment plants(WWTPs)in Beijing was investigated in the current study.We detected nine PFCs in all the wastewater and sludge samples.Perfluoroo... The presence of perfluorinated compounds(PFCs)in seven major wastewater treatment plants(WWTPs)in Beijing was investigated in the current study.We detected nine PFCs in all the wastewater and sludge samples.Perfluorooctane acid(PFOA)is the dominant PFCs in influents and effluents,while perfluorooctane sulfonate(PFOS)is the major contaminant in sludge.The highest PFC concentration was found in plants at Qinghe and Jiuxianqiao WWTP,while the lowest was found at Fangzhuang WWTP.The total values of PFC range from 2.88 to 176 ng/L in influents,from 5.48 to 498 ng/L in effluents,and from 1.21 to 32.0 ng/g(dry wt)in sludge.The fact that effluents usually contain higher levels of PFCs than influents suggests that additional PFCs are produced during the wastewater treatment processes.However,PFOS decreases in effluents than in influents in 62%of the water samples.This may be due to the adsorption and removal of the sludge during the active process.Perfluoroalkyl carboxylates(PFCAs)were found significantly correlated with each other in the effluents,which may indicate their similar sources or the existence of their potential precursors in the wastewater or treatment processes.The mass flows of PFC discharges into WWTPs are 0.4–51.4 mg/day,and the mass flows of PFCs in effluents exceed those in influents by 127%.Domestic and commercial wastewaters are suggested to be the major sources of PFC pollution in WWTPs in Beijing. 展开更多
关键词 perfluorinated compounds WASTEWATER SLUDGE mass flow
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基于多目标粒子群算法的污水处理智能优化控制 被引量:18
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作者 韩红桂 张璐 乔俊飞 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1474-1481,共8页
为了满足污水处理过程出水水质排放达标的同时降低运行能耗,提出了一种基于多目标粒子群的污水处理多目标智能优化控制方法。首先,通过分析污水处理运行数据,建立了基于自适应回归核函数的污水处理能耗和出水水质模型;其次,设计出一种... 为了满足污水处理过程出水水质排放达标的同时降低运行能耗,提出了一种基于多目标粒子群的污水处理多目标智能优化控制方法。首先,通过分析污水处理运行数据,建立了基于自适应回归核函数的污水处理能耗和出水水质模型;其次,设计出一种污水处理多目标优化方法,利用多目标粒子群优化算法同时对污水处理自适应能耗和出水水质模型进行优化,获得溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值;最后,利用PID控制器对溶解氧和硝态氮浓度优化设定值进行跟踪控制,实现了污水处理过程的多目标优化控制。基于污水处理基准仿真平台BSM1的实验结果显示,该多目标优化控制方法不但能够保证出水水质达标,而且能有效降低污水处理过程的能耗。 展开更多
关键词 污水处理过程 智能优化控制 多目标粒子群 能耗模型 出水水质模型
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城市污水处理过程模型研究综述 被引量:16
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作者 乔俊飞 卢超 +1 位作者 王磊 韩红桂 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2018年第2期129-139,共11页
城市污水处理过程受进水流量、进水成份、污染物负荷、水温、天气变化和微生物反应特性等因素影响,存在较强的非线性和严重的干扰;同时,由于生化反应中微生物的生存规律复杂、污水处理各组分反应特性未被完全辨识,实现污水处理过程精确... 城市污水处理过程受进水流量、进水成份、污染物负荷、水温、天气变化和微生物反应特性等因素影响,存在较强的非线性和严重的干扰;同时,由于生化反应中微生物的生存规律复杂、污水处理各组分反应特性未被完全辨识,实现污水处理过程精确建模仍极具挑战性.本文从城市污水处理过程模型发展的角度出发,阐述了污水处理过程建模的研究现状,尤其是机理模型、智能特征模型和混合模型在城市污水处理过程中取得的成果.最后,指出了城市污水处理过程仍需解决的问题,并对未来的发展作了进一步的展望. 展开更多
关键词 污水处理过程 机理模型 智能特征 混合模型 知识
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典型污水生化处理过程仿真平台的构造 被引量:12
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作者 袁德成 樊立萍 于海斌 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第11期1509-1513,共5页
基于国际水协会工作组发布的有关文件,构造了典型污水生化处理过程仿真的软件平台。所开发的软件不仅能够模拟脱碳、硝化脱氮、反硝化脱氮和脱氮除磷四种典型污水生化处理工艺过程的动态特性,也能够评价各种复杂先进控制策略的实施效果... 基于国际水协会工作组发布的有关文件,构造了典型污水生化处理过程仿真的软件平台。所开发的软件不仅能够模拟脱碳、硝化脱氮、反硝化脱氮和脱氮除磷四种典型污水生化处理工艺过程的动态特性,也能够评价各种复杂先进控制策略的实施效果以及用于教育培训等。通过在不同气象输入条件下,仿真上述四种工艺配置以及在反硝化脱氮工艺控制评价上的应用等工作,表明了这个仿真系统的性能和有效性。 展开更多
关键词 污水处理过程 系统仿真 活性污泥 模型 BENCHMARK
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动态结构优化神经网络及其在溶解氧控制中的应用 被引量:13
12
作者 韩红桂 甄博然 乔俊飞 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2010年第3期354-360,共7页
提出一种神经网络结构动态优化设计方法,其实质是通过判断隐含层神经元在学习过程中对输出的影响,利用竞争机制在信息处理过程中增加或删减隐含层神经元,实现神经网络结构的动态优化调整.将结构动态优化设计神经网络应用于污水处理过程... 提出一种神经网络结构动态优化设计方法,其实质是通过判断隐含层神经元在学习过程中对输出的影响,利用竞争机制在信息处理过程中增加或删减隐含层神经元,实现神经网络结构的动态优化调整.将结构动态优化设计神经网络应用于污水处理过程中溶解氧的控制,实验结果表明该控制器较之固定结构神经网络控制器在超调、调节时间、自适应能力方面都更优. 展开更多
关键词 神经网络 动态结构优化设计 污水处理过程 溶解氧控制
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基于递归模糊神经网络的污水处理控制方法 被引量:13
13
作者 韩改堂 乔俊飞 韩红桂 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期954-959,共6页
针对污水处理过程具有非线性、大时变等问题,提出了一种基于递归模糊神经网络的多变量控制方法。该方法通过递归模糊神经网络控制器自适应地获得对操作变量的控制精度,控制器在常规BP学习算法的基础上采用学习率自适应学习算法且引入了... 针对污水处理过程具有非线性、大时变等问题,提出了一种基于递归模糊神经网络的多变量控制方法。该方法通过递归模糊神经网络控制器自适应地获得对操作变量的控制精度,控制器在常规BP学习算法的基础上采用学习率自适应学习算法且引入了动量项来训练网络参数,避免网络陷入局部最优,提高了网络对系统的控制精度。最后,基于仿真基准模型(BSM1)平台对第五分区中的溶解氧和第二分区中的硝态氮控制进行动态仿真实验,结果表明,与PID、前馈神经网络和常规递归神经网络相比,该方法能有效提高系统的自适应控制精度。 展开更多
关键词 污水处理过程 递归模糊神经网络 控制 自适应学习算法 溶解氧 硝态氮 动态仿真
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基于类脑模块化神经网络的污水处理过程关键出水参数软测量 被引量:13
14
作者 蒙西 乔俊飞 韩红桂 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期906-919,共14页
针对城市污水处理过程关键出水参数难以实时检测的问题,文中提出了一种基于类脑模块化神经网络(Brain-like modular neural network, BLMNN)的关键出水参数软测量方法.首先,基于互信息和专家知识进行任务分解,分析关键出水参数的相关变... 针对城市污水处理过程关键出水参数难以实时检测的问题,文中提出了一种基于类脑模块化神经网络(Brain-like modular neural network, BLMNN)的关键出水参数软测量方法.首先,基于互信息和专家知识进行任务分解,分析关键出水参数的相关变量,获取各出水参数的辅助变量.其次,通过模拟大脑皮层模块化分区结构,构建软测量子模型对各水质参数进行同步测量,降低软测量模型复杂度的同时保证了其精度.最后,通过基于实际数据的仿真实验验证了所提出方法的准确性和有效性. 展开更多
关键词 污水处理过程 关键出水参数 软测量 类脑模块化神经网络
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基于区间二型模糊神经网络的出水氨氮软测量 被引量:12
15
作者 韩红桂 陈治远 +1 位作者 乔俊飞 张会清 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1032-1040,共9页
针对污水处理过程出水氨氮(ammonia nitrogen,NH4-N)难以实时检测的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水NH4-N的软测量模型,实现了出水NH4-N的实时检测。首... 针对污水处理过程出水氨氮(ammonia nitrogen,NH4-N)难以实时检测的问题,提出了一种基于区间二型模糊神经网络(interval type-2 fuzzy neural networks,IT2FNN)的软测量方法,建立了出水NH4-N的软测量模型,实现了出水NH4-N的实时检测。首先,采集和预处理相关过程变量的实际运行数据,通过主元分析法筛选出与出水NH4-N相关性较强的过程变量。其次,利用IT2FNN建立所选变量与出水NH4-N的软测量模型,通过梯度下降算法对模型相关参数进行修正。最后,将基于IT2FNN的出水NH4-N软测量模型应用于实际污水处理过程。实验结果表明,提出的出水NH4-N软测量方法不仅能够实现污水处理过程出水NH4-N的实时检测,而且具有较高的检测精度。 展开更多
关键词 出水氨氮 软测量 区间二型模糊神经网络 动态建模 污水处理过程
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污水处理过程的自适应控制 被引量:6
16
作者 范石美 《控制工程》 CSCD 2004年第2期130-131,174,共3页
把自适应控制方法应用到污水生化处理过程中,主要是对溶解氧浓度的控制。使用双线性模型来简化溶解氧动态,对于一些不可以直接测量得到的重要过程参数,采用递推最小二乘算法来估计得到,并设置一步预测输出为期望的输出,从而得到对溶解... 把自适应控制方法应用到污水生化处理过程中,主要是对溶解氧浓度的控制。使用双线性模型来简化溶解氧动态,对于一些不可以直接测量得到的重要过程参数,采用递推最小二乘算法来估计得到,并设置一步预测输出为期望的输出,从而得到对溶解氧浓度的最小方差自校正控制方案。仿真结果说明了空气流量和氧气吸收率(OUR)对溶解氧浓度的影响。 展开更多
关键词 污水处理过程 自适应控制 溶解氧浓度 最小二乘算法
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基于简化型LSTM神经网络的时间序列预测方法 被引量:11
17
作者 李文静 王潇潇 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期480-488,共9页
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控... 针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测. 展开更多
关键词 时间序列预测 长短期记忆(long short-term memory LSTM)神经网络 门耦合 参数精简 梯度下降算法 污水处理过程
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基于模糊PID控制的污水处理过程DO控制 被引量:6
18
作者 许继平 刘载文 崔莉凤 《自动化博览》 2005年第1期58-60,共3页
将模糊PID控制与普通PID控制相结合,提出了一种基于模糊PID控制的污水处理过程DO控制方法。
关键词 污水处理过程 DO控制 模糊PID控制 生活污水 活性污泥法
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基于模糊递归神经网络的污泥容积指数预测模型 被引量:9
19
作者 许少鹏 韩红桂 乔俊飞 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期4550-4556,共7页
污泥容积指数(SVI),一个关键的污泥沉降性能评价指标。针对污水处理过程中污泥膨胀关键水质参数污泥容积指数难以准确在线测量,且实验室取样测量方法时间久、精度低,提出了一种改进型的模糊递归神经网络(HRFNN)用来预测污泥容积指数的变... 污泥容积指数(SVI),一个关键的污泥沉降性能评价指标。针对污水处理过程中污泥膨胀关键水质参数污泥容积指数难以准确在线测量,且实验室取样测量方法时间久、精度低,提出了一种改进型的模糊递归神经网络(HRFNN)用来预测污泥容积指数的变化,通过在网络第三层加入含有内部变量的反馈连接来实现输出信息的反馈。实验结果表明,与其他模糊神经网络相比,该网络的规模小、精度高,处理动态信息的能力明显加强。 展开更多
关键词 污泥膨胀 污泥容积指数 污水处理过程 模糊递归神经网络
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非线性系统的多模型预测控制方法 被引量:6
20
作者 曾静 薛定宇 袁德成 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期26-29,共4页
提出了一种基于多模型的预测控制方法,用于解决典型非线性对象——污水生化处理过程中的控制问题.首先给出了基于局部模型的多模型建模方法,该方法从积累的大量系统输入输出数据中找出与系统当前模态相匹配的数据集合,利用局部多项式拟... 提出了一种基于多模型的预测控制方法,用于解决典型非线性对象——污水生化处理过程中的控制问题.首先给出了基于局部模型的多模型建模方法,该方法从积累的大量系统输入输出数据中找出与系统当前模态相匹配的数据集合,利用局部多项式拟合方法建立系统的局部模型,再根据系统模态的变化建立系统的多个模型;将所得多模型与预测控制相结合,提出一种多模型预测控制方法,从而解决了一类结构未知、仅使用大批历史数据工业过程的控制问题.仿真试验说明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 非线性系统 多模型 邻域 预测控制 污水处理过程
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