一种动态自适应最近邻聚类学习算法在工业污水处理中的应用

• 作者: 侯庆文 孟广军 庄严 柳瑾 陈先中
• 来源期刊: 北京科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 工业污水 最近邻聚类学习算法 动态自适应调整 pH值 内模控制
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 过程控制
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 分类号: TP274
• 字数: 2618字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-053X.2006.01.020

摘要

为了建立工业污水pH值中和系统的正模型,研究了具有大滞后非线性特性的加药中和过程.利用一种动态自适应最近邻聚类(DANNC)学习算法,全面调整网络参数完成了污水pH值加药中和控制系统网络的学习和训练.采用中和过程神经网络内模控制系统的逆模型充当控制器,进行了各种工业条件下污水中和的仿真实验.结果表明,该系统实现了△pH≤0.2的工业污水的控制精度目标,系统实时跟踪和抗干扰性良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈先中	北京科技大学信息工程学院	39	287	11.0	15.0
2	庄严		18	112	7.0	10.0
3	侯庆文	北京科技大学信息工程学院	23	156	7.0	12.0
4	柳瑾	北京科技大学信息工程学院	3	35	2.0	3.0