活性污泥法污水处理过程动态仿真研究

根据污水处理过程的实际需要,在国际公认的活性污泥模型ASM1模型的基础上,获得了能够反映污水处理系统出水水质的简化模型.利用LabVIEW软件平台,开发出了基于该模型的污水处理过程动态特性的仿真系统.系统具有反映污水处理过程动态信息量大、直观性好、人机交互方便等特点.通过对污水关键水质参数COD、BOD5、SS进行仿真,证明了该仿真系统的有效性.     

活性污泥污水处理系统的模糊神经网络控制

针对中、小型污水处理厂的实际情况，在对活性污泥污水处理系统机理模型研究的基础上提出一种控制模型。在对系统进行性能分析与综合的基础上，提出了应用于该控制模型的模糊神经网络控制器。通过仿真实验表明，该控制器能够自动调整隶属度函数、动态优化控制规则，将其应用于活性污泥污水系统具有快速性与有效性，比基于规则的传统模糊控制具有更强的鲁棒性，可以获得良好的控制性能。     

基于权值e指数信息熵的前馈网络修剪算法

针对神经网络结构设计的难点,定义神经网络连接权值的e指数信息熵,该熵克服了Shannon熵固有的缺点,但与Shannon熵对不确定性的描述具有相同的效果.将其作为惩罚项引入神经网络学习的目标函数中训练神经网络,由于熵函数特有的属性,对神经网络中小的连接进行惩罚而对大的连接进行鼓励,从而使神经网络中小的权值迅速收敛到零值附近.通过删除零值附近的权连接进而达到简化神经网络结构的目的.典型非线性函数逼近的仿真试验结果表明,该修剪算法在保证其逼近性能的同时,可以简化神经网络结构.     

一种基于神经网络的内模控制方法及其应用

根据具有非线性、强耦合、不确定性过程的控制需要，提出了一种基于神经网络的内模控制方法，该方法充分利用神经 自学习及非线性逼近能力，建立非线性、强耦合、不确定性过程的动态模型及逆模型，采用这种方法对冷轧过程中带材全局板形进行仿真实验控制，取得了理想的控制效果。     

基于神经网络的强化学习在避障中的应用

为了提高移动机器人的自学习能力,在基于行为控制结构的基础上设计了智能控制结构,该结构引入了强化学习模块.神经网络具有很好的泛化能力,该文提出了基于神经网络的强化Q学习算法,克服了表格式Q学习算法只能应用到离散的状态中并需要大量存储空间的不足,最后结合智能控制结构应用到移动机器人的避障中.实验结果表明,该方法能够使移动机器人通过自学习实现自主避障.     

跨越-侧抑制神经网络分析及其应用

针对神经网络的结构设计,根据仿生学原理提出一种跨越-侧抑制神经网络(S-LINN).该多层网络结构引入了层内中间抑制神经元的侧向连接以及神经元在多个层内进行的信息传递.通过分析网络的逼近能力证明网络的学习能力,设计基于误差反向传播思想的梯度下降学习算法.通过鲍鱼年龄预测回归问题的仿真实验表明,S-LINN在处理实际回归问题时,不但能够保证较高训练精度,同时可获得更强的泛化能力.     

活性污泥吸附和稳定过程的细胞自动机建模与仿真

从活性污泥法污水处理过程的复杂性和丰富的动力学行为出发,结合活性污泥去污机理及其生长规律,建立了活性污泥吸附和稳定过程的细胞自动机模型,并利用实际参数进行仿真实验。结果表明,该细胞自动机模型能复现活性污泥的吸附和稳定过程,反映BOD(生化需氧量)的去除情况和活性污泥的生长状况,实现活性污泥系统曝气池内污水处理过程的动态可视化模拟,展现了细胞自动机模拟污水处理过程的优势,并为类似复杂系统建模提供基本思路。     

城市固废焚烧过程的回路控制半实物仿真平台

为精确模拟和实现城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程的多入多出(multiple input multiple output,MIMO)回路控制，面向实际工业过程开发了由真实设备层和虚拟对象层组成的分布式半实物仿真实验平台。结合对MSWI工艺流程机理模型的定性描述，建立了数据驱动的面向回路控制的虚拟过程对象模型，依据回路控制需求设计了该平台的各软件子系统，以及相互间的协同运行模式，搭建了平台硬件和开发了平台软件，并采用工业实际数据进行实验验证。结果表明：该平台为MSWI过程的智能建模与控制算法的进一步研究提供了可靠的工程化验证环境。     

基于多个并行CMAC神经网络的强化学习方法

为解决标准Q学习算法收敛速度慢的问题,提出一种基于多个并行小脑模型(Cerebellar Model Articulation Controller:CMAC)神经网络的强化学习方法。该方法通过对输入状态变量进行分割,在不改变状态分辨率的前提下,降低每个状态变量的量化级数,有效减少CMAC的存储空间,将之与Q学习方法相结合,其输出用于逼近状态变量的Q值,从而提高了Q学习方法的学习速度和控制精度,并实现了连续状态的泛化。将该方法用于直线倒立摆的平衡控制中,仿真结果表明了其正确性和有效性。     

结构振动系统建模与控制的仿真研究

根据建筑结构的机械运动学原理,建立了其带有参数摄动的状态空间模型.在此基础上,给出了基于极点配置的鲁棒主动控制算法,它不仅可以满足结构控制系统的动态性能,而且对系统参数摄动具有较强的鲁棒性.在ElCentro地震波作用下,采用该控制方法对一个单自由度建筑结构进行仿真研究,证明了这种控制方法的有效性和较强的对参数摄动鲁棒性.