学科分类
/ 1
6 个结果
  • 简介:针对.1:业废水处理系统的时变性、非线性、复杂性和不确定性,利用废水处理监控系统取得表征废水水质的各项指标,构建基于BP算法的四层模糊神经网络模型。该网络模型仿真实际废水处理过程的结果表明,模糊神经网络具有较强的学习能力;其较BP网络对样本数据的仿真误差较小,平均相对误差仅为1.5%,为实现废水处理的自动控制提供可行途径。

  • 标签: 模糊神经网络 废水处理 预测模型
  • 简介:针对黑液液位控制系统的非线性、大惯性及时变性的特点,对PID神经网络(PIDNN)在黑液液位控制中的可行性进行了深入研究与探讨。通过Matlab仿真,比较了常规PID算法、基于BP的神经网络算法和PIDNN算法对黑液液位的控制效果,验证了PIDNN算法的良好自适应性和鲁棒性。

  • 标签: 黑液液位 PID神经网络 自适应性
  • 简介:抄纸过程中纸机系统具有大滞后、非线性、时变等特点,纸张定量与水分之间存在强耦合效应,针对这些问题,设计了一种基于RBF神经网络的PID解耦控制方法。利用RBF神经网络辨识定量与水分的数学模型,实时调整PID控制器的参数,实现系统的解耦功能。仿真结果表明,该方法具有良好的静态、动态性能和很强的自适应性,能有效解决纸张定量和水分之间的耦合作用。

  • 标签: RBF神经网络 定量 水分 解耦控制
  • 简介:分数阶PID控制器继承了常规PID控制器的优点,并且具有更高的控制精度和更强的鲁棒性。针对常规PID控制器在纸浆浓度控制过程中存在的问题,设计了一种基于神经网络的分数阶PID控制器。用分数阶PID控制器代替常规PID控制器,并通过神经网络调节分数阶PID控制器的5个控制参数,实现一种参数自整定的PID控制器。仿真实验结果表明,神经网络分数阶PID控制器比常规PID控制器的控制精度高,对纸浆浓度的控制更稳定;采用神经网络分数阶PID控制器控制纸浆浓度是切实可行的,具有很好的推广应用前景。

  • 标签: 纸浆浓度 分数阶PID控制器 神经网络 自整定
  • 简介:基于提高工业废水处理自动化程度、保证出水水质的考虑,通过正交实验法获得了用于FNN模型训练和测试的样本数据,并建立了相应的FNN预测和控制模型;结合模糊C均值聚类和混合算法完成网络的结构辨识和参数辨识,仿真结果表明,预测模型具有很好的学习能力和泛化能力,而测试数据的相对误差范围为1.2%~8%;建立好的预测控制模型与MCGS组态软件结合应用于实验室的造纸废水处理控制,改变原水COD和进水流量的大小,控制系统会自动计算出该时刻的加药量,其出水CODcr维持在400mg/L左右,同人工恒定加药量相比平均相对误差小很多,只有1.98%,结果表明MCGS和控制算法结合可以有效控制废水处理过程。

  • 标签: 模糊神经网络 工业废水处理 预测控制
  • 简介:为了切实推动企业学习型组织的建立,促进企业人才培养和建设体系的完善,近日,随着时代光华管理培训学院泉州企业远程培训示范基地(企业成长培训公益网络平台)的正式开通,以雀氏为代表的极具成长力的百家泉企被确定为该平台首期会员单位,将享受独立的免费网络学习平台。

  • 标签: 网络平台 网络培训 远程培训 泉州 企业成长 合作