【摘 要】
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针对活性污泥污水处理系统的机理模型具有复杂的非线性,传统的控制方法存在着精度不高,自适应能力差等缺点,提出一种优化的自适应模糊神经网络控制方法,分析了控制模型参数对
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针对活性污泥污水处理系统的机理模型具有复杂的非线性,传统的控制方法存在着精度不高,自适应能力差等缺点,提出一种优化的自适应模糊神经网络控制方法,分析了控制模型参数对系统的影响,并经过数据训练得到控制器各参数的寻优方法,获得系统的最优化参数.该控制方法能够快速、有效地使曝气池中溶解氧浓度达到期望值,并且具有较高的控制效果与控制精度.与传统控制方法相比,该控制方法更具有鲁棒性.仿真结果验证了该控制方法的有效性和正确性.
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