手机知网 App
24小时专家级知识服务
打 开
环境科学与资源利用
手机知网首页
文献检索
期刊
工具书
图书
我的知网
充值中心
一种动态自适应最近邻聚类学习算法在工业污水处理中的应用
北京科技大学信息工程学院,北京科技大学信息工程学院,北京科技大学信息工程学院,北华大学,大庆油田化工集团 北京 100083,北京 100083,北京 100083,吉林 132021,大庆 163000
|
陈先中
侯庆文
柳瑾
为了建立工业污水pH值中和系统的正模型,研究了具有大滞后非线性特性的加药中和过程。利用一种动态自适应最近邻聚类(DANNC)学习算法,全面调整网络参数完成了污水pH值加药中和控制系统网络的学习和训练。采用中和过程神经网络内模控制系统的逆模型充当控制器,进行了各种工业条件下污水中和的仿真实验。结果表明,该系统实现了△pH≤0.2的工业污水的控制精度目标,系统实时跟踪和抗干扰性良好。
机 构:
北京科技大学信息工程学院,北京科技大学信息工程学院,北京科技大学信息工程学院,北华大学,大庆油田化工集团 北京 100083,北京 100083,北京 100083,吉林 132021,大庆 163000;
领 域:
环境科学与资源利用
;
关键词:
工业污水
;
最近邻聚类学习算法
;
动态自适应调整
;
pH值
;
内模控制
;
0
209
下载PDF版
手机阅读本文
下载APP 手机查看本文
北京科技大学学报
2006年01期
精选好书
查看更多好书
搜 索