模糊神经网络张力控制系统

张力控制过程是一个具有随机性、时变性和耦合性的复杂过程。本文采用了一个具有五层的模糊神经网络控制系统,通过利用神经网络的学习能力来优化模糊逻辑的规则以及比例因子的调整,以实现期望的恒张力最优控制,仿真结果表明该控制方法的良好效果。     

基于模糊神经网络的SBR污水处理控制系统研究

序批式活性污泥法（SBR）污水处理过程是一个具有随机性、时变性和耦合性的复杂过程，传统的时间程序控制或流量控制难以获得满意的控制效果；提出了一个具有五层的模糊神经网络控制系统，分析了控制模型与算法，利用神经网络的学习能力来优化模糊逻辑的规则以及比例因子的调整，可实现SBR反应过程的最优控制。通过用MATLAB软件对控制系统进行仿真分析，结果表明系统具有优良的性能。     

风电场能量管理系统的设计与实现分析

本文采用合理有效的功率控制策略,设计了风电场能量管理系统,对风电场的有功功率和无功功率进行控制。通过阐述风电场中风电机组的工作原理,提出了风电场能量管理系统的设计方案,并分析了系统的控制效果。实际风电场的试验结果表明,该风电场能量管理系统可以实现风电场输出功率的快速、准确控制。