模糊神经网络控制在污水处理中的应用研究

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.     

MSBR法污水处理在线模糊控制的研究

MSBR法就其运行功能和效果而言,被认为是一种理想的污水处理工艺流程.由于运行过程变量多,它属于复杂的动态系统.目前采用的PID控制模式无法找到精确的模型来描述,故将模糊控制用于MSBR工艺系统控制中,对于处理效果有关的变量进行模糊控制,用模糊控制算法对处理效果的测试进行研究,并将该模糊控制算法在MATLAB上进行了仿真,结果表明系统具有较强的鲁棒性和自适应性及优良的控制性能.     

MSBR法污水处理在线模糊控制的研究

MSBR法就其运行功能和效果而言，被认为是一种理想的污水处理工艺流程。由于运行过程变量多，它属于复杂的动态系统。目前采用的PID控制模式无法找到精确的模型来描述，故将模糊控制用于MSBR工艺系统控制中，对于处理效果有关的变量进行模糊控制，用模糊控制算法对处理效果的测试进行研究，并将该模糊控制算法在MATLAB上进行了仿真，结果表明系统具有较强的鲁棒性和自适应性及优良的控制性能。     

模糊神经网络控制在污水处理中的应用研究

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。     

以DO作为MSBR污水处理系统模糊控制参数的研究

改良序批式活性污泥法（Modified Sequencing Batch Reactor,MSBR）处理污水主要是一个好氧过程,需氧量与有机物的降解有关。反应池内溶解氧（DO）的变化取决于进水的浓度、曝气量、污泥浓度等因素。试验研究表明,进水浓度高,需氧量大,反应时间长;供气量大,有机物降解快,反应时间短。而以上污水处理过程的特征都可以由反应池中DO的变化来反映,采用DO的在线检测来作为MSBR的污水处理过程和终点控制参数是可行的。