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针对污水处理过程溶解氧浓度时变设定值难以控制的问题,提出一种溶解氧浓度的神经网络预测控制器设计方法.首先,在活性污泥法污水处理过程通用机理模型基础上,利用系统的输入、输出数据,采用递推学习更新模式,通过三层BP神经网络训练出系统神经网络逼近模型.然后,设计满足出水水质指标的溶解氧约束预测控制器.在考虑溶解氧测量白噪音干扰和进水流量发生阶跃变化情况下,将所设计的控制器用于污水处理溶解氧浓度的时变设定值跟踪控制.仿真结果表明:与传统PID控制器相比,神经网络预测控制器能够显著提高溶解氧跟踪控制性能,具有更好的自适应性和抗干扰能力. 相似文献
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针对北斗三号系统中轨道Walker导航星座的备份策略问题,提出基于随机时间Petri网(stochastic timedPetrinet,STPN)的分析评估方法.通过构建单星、轨道面和导航星座的3层STPN模型,分析不同备份策略下星座运行的逻辑行为特性和操作事件的时序关系.建立导航星座的可用性模型和运行成本模型,作为... 相似文献
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