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基于自组织递归小波神经网络的污水处理过程多变量控制

文献类型:期刊论文

作者苏尹; 杨翠丽; 乔俊飞
刊名自动化学报
出版日期2024
卷号50期号:6页码:1199-1209
关键词神经网络控制 污水处理过程 自组织机制 多变量控制
ISSN号0254-4156
DOI10.16383/j.aas.c220679
英文摘要污水处理过程(Wastewater treatment process, WWTP)是一个包含多个生化反应的复杂过程, 具有非线性和动态特性. 因此, 实现污水处理过程的精准控制是一项挑战. 为解决这个问题, 提出一种基于自组织递归小波神经网络(Self-organized recurrent wavelet neural network, SRWNN)的污水处理过程多变量控制. 首先, 针对污水处理过程的动态特性, 根据小波基的激活强度设计一种自组织机制来动态调整递归小波神经网络控制器的结构, 提高控制的性能. 然后, 采用结合自适应学习率的在线学习算法, 实现控制器的参数学习. 此外, 通过李雅普诺夫稳定性定理证明此控制器的稳定性. 最后, 采用基准仿真平台进行仿真验证, 实验结果表明, 此控制方法可以有效提高污水处理过程的控制绝对误差积分(Integral of absolute error, IAE)和积分平方误差(Integral of squared error, ISE)的精度.
源URL[http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/57744]  
专题自动化研究所_学术期刊_自动化学报
推荐引用方式
GB/T 7714
苏尹,杨翠丽,乔俊飞. 基于自组织递归小波神经网络的污水处理过程多变量控制[J]. 自动化学报,2024,50(6):1199-1209.
APA 苏尹,杨翠丽,&乔俊飞.(2024).基于自组织递归小波神经网络的污水处理过程多变量控制.自动化学报,50(6),1199-1209.
MLA 苏尹,et al."基于自组织递归小波神经网络的污水处理过程多变量控制".自动化学报 50.6(2024):1199-1209.

入库方式: OAI收割

来源:自动化研究所

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