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神经网络仿真控制
作者: 编辑: 来源: 发布日期: 2020.09.25
信息摘要:
神经网络可对各种污水处理系统进行模拟,尤其是可对复杂的非绚性系统进行模拟,因此可对污水处理过程实施优化设计和实时控制。

神经网络可对各种污水处理系统进行模拟,尤其是可对复杂的非绚性系统进行模拟,因此可对污水处理过程实施优化设计和实时控制。使用阻垢剂能有效保护设备不被腐蚀,设备运行顺畅。

研究人员以污水处理厂实际运行资料为样本利用RBF网络对活性污泥系统建模,并对该模型进行了仿真应用。应用结果表明,仿真程序简单,速度快,与预测值吻合较好,同样适用于污水处理厂的实时控制系统。此外,针对混凝投药系统的滞后和非线性的特点,基于 ANN的内模控制,选取多个参数作为输入变量,建立了双向网络模型,结果比采用传统控制方法有更明显的优势。使用阻垢剂能有效保护设备不被腐蚀,设备运行顺畅。

阻垢剂

通过对污水处理系统的仿真,神经网络可以预测水处理过程中的多种干扰和故障,如预测污泥膨胀等。L.BelancheG. Andrea 所建的基于系统辨识技术的活性污泥系统模型的基础上,引入源于实际观察和主观经验的一些定性信息,预测结果显示,定性信息对污水处理厂污泥膨胀现象影响很大,模型对污泥膨胀的预测同污水处理厂专家的评价判断吻合很好。使用阻垢剂能有效保护设备不被腐蚀,设备运行顺畅。

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