基于模糊神经网络的SBR污水处理控制系统研究

【摘要】：序批式活性污泥法(SBR)污水处理过程是一个具有随机性、时变性和耦合性的复杂过程,传统的时间程序控制或流量控制难以获得满意的控制效果;提出了一个具有五层的模糊神经网络控制系统,分析了控制模型与算法,利用神经网络的学习能力来优化模糊逻辑的规则以及比例因子的调整,可实现SBR反应过程的最优控制,通过用MATLAB软件对控制系统进行仿真分析,结果表明系统具有优良的性能。 【作者单位】： 浙江工业大学 浙江工业大学 浙江工业大学 浙江工业大学
【关键词】： SBR DO PID控制 模糊神经网络
【分类号】：TP273.5;X703
【正文快照】： 0引言序批式活性污泥法(Sequencing Batch Reactor,SBR)是目前有机废水处理的主要方法之一,要使SBR法达到较好的效果需采用先进的控制技术,目前所用的控制方法除了传统的时间程序控制或流量控制外,还有PID控制和模糊控制。本文将模糊神经网络控制应用于序批式活性污泥法(SBR)

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