1.2.4.1 污水处理过程实时控制
由于污水处理过程中许多重要参数难以在线检测，因而无法用经典的方法实现实时闭环控制。智能控制在处理非线性系统、大滞后工业过程控制、非稳定的动态工程系统中具有明显的优势，智能控制系统具有自学习、自适应和自组织功能，特别适用于复杂的动态过程控制。
国外学者自20世纪80年代以来就开始了将模糊控制技术应用在污水生物处理各个方面的研究。1980年R.M.Tong等首次将模糊控制应用到污水处理中，将出水BOD、DO及回流污泥量等9个参数作为输入变量，在原水变化的情况下维持出水水质，并防止污泥膨胀和污泥上浮[51]。T.Aoi等在高负荷生物脱氮工艺处理粪便污 ...... （共3937字） [阅读本文]>>
水环境系统智能化软测量与控制水环境系统软测量的基本思想是将系统建模理论与生产工艺过程知识有机结合起来，应用计算机软件技术，对水环境系统中一些难于在线测量或不能测量的重要变量 (称之为主导变量)，如出水BOD、COD等，通过选择另
水环境系统智能化软测量与控制软测量的基本原理是把系统辨识和控制系统建模理论与生产工艺过程知识结合起来，根据某种最优规则，选择一组既与主导变量有密切联系又易检测的变量，即二次变量，通过构造某种以二次变量为输入、主导变量为输出的数学
水环境系统智能化软测量与控制过程神经元的输入和连接权值均可为一个时间变化过程，并在传统神经元空间聚合运算的基础上，增加了一个时间聚合算子，使过程神经元的聚合运算和激励作用能同时反映信号的空间总和效应和时间总和效应。过程神经元由加
水环境系统智能化软测量与控制过程神经元网络是由若干个过程神经元和一般非时变神经元按照一定的拓扑结构组成的人工神经元系统。类似于传统神经元网络，过程神经元网络也可以按神经元之间的连接方式分为前向型过程神经元网络和反馈型过程神经元网
水环境系统智能化软测量与控制过程神经元网络的学习算法目前国内只有何新贵院士、许少华博士提出了几种方法[23]。主要有基于梯度下降的学习算法，该算法借鉴了传统的BP算法[111-112]; 基于函数正交基展开的学习算法，在输入空间
上一篇