| 基于AIA-TSFNN的溶解氧浓度控制方法 |
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| 引用本文： | 赵小强,杨文君.基于AIA-TSFNN的溶解氧浓度控制方法[J].兰州理工大学学报,2019,45(5). |
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| 作者姓名： | 赵小强 杨文君 |
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| 作者单位： | 兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州 730050;兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室,甘肃兰州730050;兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心,甘肃兰州730050;兰州理工大学电气工程与信息工程学院,甘肃兰州,730050 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国防基础科研项目 |
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| 摘 要： | 针对污水处理过程中溶解氧(DO)浓度的控制具有时变、非线性以及设定值难以跟踪的问题,提出了一种基于人工免疫算法的TS模糊神经网络(AIA-TSFNN)控制方法.首先利用TS模糊神经网络的自学习能力设计了控制器;然后采用人工免疫算法作为TS模糊神经网络的学习方法,对网络的中心值、宽度值以及连接权值进行在线优化,以保证控制器的收敛性,提高控制精度;最后在国际基准仿真平台BSM1上进行实验验证,仿真结果表明,所提方法具有较好的自适应性和鲁棒性,提高了溶解氧的跟踪控制性能.
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| 关 键 词： | 污水处理 溶解氧浓度 人工免疫算法 神经网络 |
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