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篇1：MSBR法污水处理模糊神经网络控制的研究
MSBR法污水处理模糊神经网络控制的研究
模糊神经网络(FNN)技术的迅速发展及其理论的'不断完善为其在各个领域的应用奠定了基础.简述了FNN技术的发展以及在污水处理过程中的应用现状和重要性,详述了模糊神经网络控制在MSBR法污水处理中的应用,提出了一个具有5层的模糊神经网络控制器,通过仿真实验表明该控制系统具有很强的鲁棒性与容错性,该控制器能够自动调整隶属度函数、动态优化控制规则,将其应用于溶解氧控制和出水水质预测,结果表明可以快速、有效地使溶解氧浓度达到期望值,实际出水水质预测结果也具有很好的收敛性和预测精度.
作 者：赵诚 王中琪 王成端 赵丽 ZHAO Cheng WANG Zhongqi WANG Chengduan ZHAO Li 作者单位：西南科技大学,环境与资源工程学院,四川,绵阳,621010 刊 名：现代电子技术 ISTIC英文刊名：MODERN ELECTRONICS TECHNIQUE 年，卷(期)：2006 29(18) 分类号：X703 TP183 关键词：模糊神经网络 MSBR 污水处理 模型篇2：浅析MSBR污水处理工艺及自动化控制
浅析MSBR污水处理工艺及自动化控制
摘要：结合某污水处理厂介绍了一种MSBR污水处理工艺,该工艺是一种改良型SBR工艺,具有流程简洁、控制灵活、单元操作简单而且占地省等特点,并介绍了该污水处理工艺的计算机自动控制方案.作 者：杨红伟 作者单位：南京市市政设计研究院有限责任公司,江苏,南京,210008 期 刊：机电信息 Journal：MECHANICAL AND ELECTRICAL INFORMATION 年，卷(期)：2010, “”(3) 分类号：X7 关键词：污水处理 MSBR工艺 改良型 自动控制篇3：基于粒子群算法的污水处理模糊控制研究
基于粒子群算法的污水处理模糊控制研究
为提高污水处理系统的控制性能,提出了基于粒子群优化(PSO)算法的`污水处理模糊控制设计方法,即应用PSO算法全局优化模糊控制器的ka、kb、ku参数和控制规则,提高模糊控制器的控制性能和效果.仿真结果表明,基于PSO算法的模糊控制应用于污水处理需氧量(COD)的控制中,能使COD快速地准确达到期望的要求和较高的控制精度,污水处理性能得到了较大提高.
作 者：乔维德 QIAO Wei-de 作者单位：常州市广播电视大学,江苏,常州,213001 刊 名：水科学与工程技术 英文刊名：WATER SCIENCES AND ENGINEERING TECHNOLOGY 年，卷(期)：2009 “”(6) 分类号：X703.1 关键词：污水处理 粒子群算法 模糊控制 优化篇4：模糊神经网络控制在污水处理中的应用研究
模糊神经网络控制在污水处理中的应用研究
摘要：对模糊神经网络(FNN)技术应用于污水处理进行了研究,提出了一个具有五层的模糊神经网络控制器,仿真实验表明,该控制系统具有很强的鲁棒性与容错性.该控制器能够自动调整隶属度函数、动态优化控制规则,将其应用于溶解氧控制和出水水质预测,结果表明可以快速、有效地使溶解氧浓度达到期望值,实际出水水质预测结果也具有很好的收敛性和预测精度.作 者：王中琪 赵诚 赵丽 Wang Zhongqi Zhao Cheng Zhao Li 作者单位：西南科技大学环境与资源学院,绵阳,621010 期 刊：环境污染治理技术与设备 ISTICPKU Journal：TECHNIQUES AND EQUIPMENT FOR ENVIRONMENTAL POLLUTION CONTROL 年，卷(期)：2006, 7(12) 分类号：X703 TP183 关键词：模糊神经网络 污水处理 模型篇5：基于模糊神经网络的自动驾驶仪故障诊断研究
基于模糊神经网络的自动驾驶仪故障诊断研究
根据导弹自动驾驶仪的'组成结构、功能原理及维修专家的实际经验,结合模糊理论推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障诊断方法.该方法同时具备了模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力,有效地提高故障诊断的技术水平.最后结合某型导弹自动驾驶仪故障诊断特点,给出仿真试验,证明了该方法的有效性.
作 者：杨立耀 白云 何广军 YANG Li-yao BAI Yun HE Guang-jun 作者单位：空军工程大学导弹学院,陕西三原,713800 刊 名：弹箭与制导学报 PKU英文刊名：JOURNAL OF PROJECTILES,ROCKETS,MISSILES AND GUIDANCE 年，卷(期)：2007 27(5) 分类号：V241.48 关键词：自动驾驶仪 故障诊断 模糊神经网络 隶属函数篇6：基于神经网络的污水处理指标软测量研究
基于神经网络的污水处理指标软测量研究
污水处理厂目前广泛使用序批式活性污泥法.该方法处理污水过程是一种典型的复杂动态生物反应工程系统,具有非线性、时变性、随机性和不确定性等特点,难以建立准确的数学模型.同时,该方法的污水处理指标在线测量仪表价格昂贵.为从工程应用角度将人工神经网络软测量方法应用于污水水质指标的实时检测,分别建立BP神经网络和RBF神经网络污水指标软测量模型.仿真结果表明,建立的神经网络软测量模型能很好地实现污水处理指标的COD、BOD、N等参数的实时测量和估计,为污水指标的'实时检测提供了新的思路.
作 者：管秋 王万良 徐新黎 陈胜勇 Guan Qiu Wang Wanliang Xu Xinli Chen Shengyong 作者单位：浙江工业大学信息学院,浙江,杭州,310014 刊 名：环境污染与防治 ISTIC PKU英文刊名：ENVIRONMENTAL POLLUTION AND CONTROL 年，卷(期)：2006 28(2) 分类号：X5 关键词：神经网络 污水指标 软测量篇7：基于模糊神经网络的涡结构识别方法研究
基于模糊神经网络的涡结构识别方法研究
研究气动光学传输效应产生的机理是红外成像末制导的共性基础技术之一,基于涡结构对光学传输效应进行建模是一种非常有效的方法,而涡结构的识别是其必要前提.文中提出一种新的涡结构识别方法,把折射率场经小波变换后的系数矩阵等效为具有一定纹理结构的图像,计算图像的共生矩阵及其统计量,由于涡结构模式复杂,特征量较多,设计了等价结构的模糊神经网络进行涡结构识别.与小波分解后直接提取特征量的`识别方法相比,本文的方法从空、频角度更加准确全面地表征湍流涡结构模式,计算机仿真结果表明该方法优于神经网络的识别效率.
作 者：杨照华 房建成 吴琳 Yang Zhaohua Fang Jiancheng Wu Lin 作者单位：北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京,100083 刊 名：航天控制 ISTIC PKU英文刊名：AEROSPACE CONTROL 年，卷(期)：2006 24(5) 分类号：V4 关键词：气动光学 涡结构 小波变换 共生矩阵 模糊神经网络篇8：基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制
基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制
摘要：随着社会工业化速度的不断加速，能源的竞争愈来愈激烈。生物质能源作为一种可再生的清洁能源被广泛认可，生物气化技术就是利用生物质能的一种有效手段，对经济的发展和环境的保护都起到积极作用。但是，生物气化技术是一种热化学处理技术，其工作过程十分复杂，包含着大量的不确定因素，这就需要运用生物质气化炉的智能控制系统来达到预期的控制效果。新形势下，积极运用模糊神经网络对生物质气化炉进行智能控制，是实现可靠控制效果的重要举措。
关键词：模糊神经网络 智能控制 生物质气化炉
生物质气化过程是一项复杂化学反应过程，具有非线性、不稳定性、负荷干扰等特性，只有实行智能控制才能受到良好的控制效果。模糊神经网络作为智能研究比较活跃的领域，有效融合了神经网络和模糊理论的优点，能够有效的解决生物质气化过程中的非线性、模糊性等问题，既保证控制的精确度，又能进行快速地升降温。本文通过对模糊神经网络的内涵特征进行全面分析，阐述了基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制，并通过仿真实验进行反复验证。
一、模糊神经网络的内涵功能
简而言之模糊神经网络就是具有模糊权值和输入信号的神经网络。模糊神经网络是自动化控制领域内一门新兴技术，其本质上是将常规的神经网络输入模糊信号，因而模糊神经网络具备了模糊系统和神经网络的优势，集逻辑推理、语言计算等能力于一身，具有学习、联想、模糊信息处理等功能。模糊神经网络是智能控制和自动化不断发展的产物，在充分利用神经网络的并行处理能力的基础上，大大提高了模糊系统的推理能力。
模糊神经网络是科技发展的产物，有效吸收了神经网络系统和模糊系统的优点，在智能控制和自动化发展等方面有着重要的作用，能够有效地处理非线性、模糊性等诸多问题，在处理智能信息方面能够发挥巨大潜力。模糊神经网络形式多种多样，主要包括逻辑模糊神经网络、算术模糊神经网络、混合模糊神经网络等多种类型，被广泛的.运用于模糊回归、模糊控制器、模糊谱系分析、通用逼近器等方面的研究中，随着智能控制和自动化领域的不断发展，模糊神经网络广泛应用于智能控制领域。
二、基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制系统
2.1 温度智能控制系统
生物质热值、给料理以及一次风量等因素变化能够影响到生物质气化炉的炉温，但是最重要的影响因素是在气化炉工作过程中物料物理和化学反应的放热和吸热。由于生物质气化工作过程中的生物质热值的变化范围较小，在实际运行中很难测量与控制，有时可以忽略不计，同时，该工作过程中存在非线性和大滞后等问题，采用传统的数学模型达不到预期测量效果，因此需要利用模糊神经网络设计气化炉炉温控制系统，不断的提高温度的控制效果。模糊神经网络首先根据当前温度以及设定温度设，主控制器对最优的生物质物料添加量进行预测，然后由副控制根据该添加量，全面跟踪控制送料速度，从而能够进行精确上料和控制炉温。模糊神经网络系统十分庞大复，其中包含了大量错综复杂的神经元，蕴含对非线性的可微分函数训练权值的基本理念。模糊神经网络具有正向传递和反向传播两个不同的功能，在信息的正向传递中，采用逐步运算的方式对输入的数据信息进行处理，信息依次进入输入层、隐含层最终到达输出层。假如在输出层获得的输出信息没达到预期效果时，就会在计算输出层的偏差变化值后通过网络将偏差信号按原路反向传回，与此同时各层神经元的权值也会随之进行改变，直到符合预期的控制效果。
2.2 含氧量智能控制系统
在生物质气化工作过程中，可燃气体的含氧量是衡量其生产质量的重要依据，能够严重影响气化产物的安全使用，因此，通过模糊神经网络实现生物质气化炉含氧量的智能控制十分重要。其含氧量智能控制系统的目的是为了合理控制可燃气体的含氧量，从而稳定气化炉的温度。但是，一次风进风量是影响可燃气体的含氧量的重要因素，所以可以把控制一次风量作为主要调节手段，有效地解决含氧量控制和炉温控制之间的矛盾，在控制炉温的前提条件下，最大程度地降低可燃气体含氧量，进而有效控制气化产物含氧量的。生物质气化炉含氧量的智能控制系统是严格运用模糊神经网络控制原理，主控制器采用温度模糊免疫 PID控制，根据炉内含氧量和温度的偏差进行推算，查找出鼓风机转速的最优状态，副控制则以此为根据，全面跟随与控制鼓风机的速度，确保鼓风机转速。生物质气化炉工作过程中的不同阶段和部件具有不同的控制要求，模糊神经网络就要充分发挥被控对象的优良性能，根据不同的控制要求，合理运用模糊神经网络控制原理对 PID参数模型中的数据信息进行在线修改，从而达到预期的控制效果。
三、基于模糊神经网络的生物质气化炉智能控制系统的仿真实验
为了验证运用模糊神经网络进行生物质气化炉的智能控制的真实效果，对生物质气化炉的温度智能控制系统进行仿真实验，并进行详细地分析。为了保证生物质气化炉能够在条件大体一致的状态下进行运行状况，仿真实验可以采用组合预测算法。首先要到某厂气化炉现场采集2000组干燥层温度数据，并且从中选取连续1500组作为仿真实验样本数据，然后对剩余500组实验样本数据进行研究，通过两组数据的分析建立预测模型。然后采用模糊神经网络对生物质气化炉的温度控制系统进行三次模拟化实验，三种不同情况下的仿真试验结果为：在无外界任何干扰的情况下，模糊神经网络控制无论在超调量还是其他方面，都比单纯的模糊控制效果好;在生物质给料量扰动的情况下，模糊神经网络控制要比单纯的模糊控制所受的影响要小很多;在发生一次风量搅动的情况下，模糊神经网络控制仍受到极小的影响。从三种不同情况下的仿真试验中可以看出基于模糊神经网络的生物质气化炉的炉温智能控制系统效果较好，具有极强的抗干扰性，能够有效地预测气化炉温度实时值，把平均误差控制在很小范围内，并且智能控制系统能实时跟踪实际温度的变化，根据实际温度的变化做出相应的变化，从而能够有效地控制气化炉温度和可燃气体含氧量。
四、结束语
总之，基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制系统具有较好的控制效果，有效的解决了生物质气化过程中的一系列问题，能够十分精确地控制生物质气化炉的炉温及可燃气体的含氧量，对于保证社会经济的稳定发展以及生态环境的改善发挥了重要作用。
参考文献：
[1]王春华.基于模糊神经网络的生物质气化炉的智能控制[J].动力工程，2009(09)：828-830.
[2]王中贤.热管生物质气化炉的模拟与试验[J].江苏大学学报：自然科学版，2008，29(6)：512-515.
篇9：基于补偿神经网络的模糊飞机刹车控制系统研究
基于补偿神经网络的模糊飞机刹车控制系统研究
尽管飞机防滑刹车可以在保持可操纵性的同时优化刹车效率,但遇到不同路况时刹车性能却时常下降.为了在防滑的同时获得最大的刹车结合系数,该文提出了新的飞机防滑刹车控制律:基于补偿神经网络的模糊控制.控制器识别飞机和机轮的速度反馈,从而调整刹车力矩实现优化刹车.同时系统又可根据复杂的'路况,通过补偿神经网络进行自优化.通过MATLAB、VC仿真得出滑移率跟踪曲线.结果表明刹车系统在适应不同路况时有很好的控制性能.
作 者：李潇 吴瑞祥 LI Xiao WU Rui-xiang 作者单位：北京航空航天大学,机械工程及自动化学院,北京,100083 刊 名：计算机仿真 ISTIC PKU英文刊名：COMPUTER SIMULATION 年，卷(期)：2006 23(1) 分类号：V227.5 TP311 关键词：防滑刹车系统 非线性系统 神经网络 补偿 模糊控制 智能控制篇10：污水处理控制系统研究
污水处理控制系统研究
摘要：梅钢污水处理厂采用基于工业以太网的.分布式控制系统,首先介绍了污水处理工艺流程,对提升泵流量控制和V型滤池液位控制等重要控制环节进行研究.pH值控制是一个典型的控制难题,系统中运用了无模型自适应(MFA)控制方案,经过实践运行,取得较好效果,对此进行详细论述.作 者：何文凤 作者单位：上海梅山设备分公司,江苏,南京,210039 期 刊：机电信息 Journal：MECHANICAL AND ELECTRICAL INFORMATION 年，卷(期)：2010, (12) 分类号：X7 关键词：污水处理 控制系统 pH值控制 无模型自适应★ 用于月球软着陆最优轨迹跟踪制导过程的模糊神经网络控制方法
★ 污水处理标语
★ 污水处理工作总结
MSBR法污水处理模糊神经网络控制的研究（共10篇）
