混凝投药的神经网络控制方法

基于神经网络的内模控制系统具有很强的自学习性和自适应性 ,对大滞后、非线性系统可实现预测控制 ,较传统控制方式有明显的优势。研究了这一方法在水净化混凝投药自动控制中的应用 ,在分析混凝投药过程特点的基础上 ,选择了影响混凝剂投加量及混凝效果的主要参数 ,建立了预测投药量的神经网络模型 ,确定了混凝投药神经网络内模控制系统的结构 ,并对网络训练样本数据的获得进行了讨论。     

基于神经网络的混凝投药控制研究与实现

作为水质净化重要环节的混凝投药是一个非线性系统,目前还很难对其建立准确的数学模型.该文提出了基于改进BP神经网络的解决方法,根据水源参数的具体特征提取特征值并建立相应的神经网络,通过训练,网络具有较强的适应和学习功能,通过仿真和实验达到了很好的混凝投药控制效果,使混凝投药系统的控制迈向智能化.     

基于神经网络的混凝投药控制研究与实现

作为水质净化重要环节的混凝投药是一个非线性系统,目前还很难对其建立准确的数学模型。该文提出了基于改进BP神经网络的解决方法,根据水源参数的具体特征提取特征值并建立相应的神经网络,通过训练,网络具有较强的适应和学习功能,通过仿真和实验达到了很好的混凝投药控制效果,使混凝投药系统的控制迈向智能化。     

混凝投药智能控制系统实现方法的探讨

针对水处理混凝投药过程的工艺特点,介绍了两种人工智能方法对基于多项水质参数的混凝投药系统,提出利用人工神经网络方法实现混凝剂的优化投加控制,对于基于透光率脉动检测值的单因子混凝控制系统,提出利用模糊逻辑推理实现不同水质条件下的透光率脉动混凝投药系统设定值的在线自修正,初步解决了这一技术在常规浊度水应用中存在的问题.     

基于人工神经网络算法的水厂混凝投药控制系统研究与开发

针对自来水生产投药工艺长滞后、非线性、多输入因子、不确定性、时变性、模糊性等特点,采用人工神经网络算法对周围环境自适应和自学习,研究和开发了一套用于水厂混凝投药的自动控制系统。系统以武汉市第一大水厂——宗关水厂为例,研究了Elman神经网络算法对控制系统混凝投药效果的影响,并基于OLE-DB开放性数据访问标准实现对WinCC工控系统样本数据读取和存储的预处理。系统主要包括投药工艺、数据查询、曲线生成、配药查询、报警日志、报警统计、药耗统计、波动评价、报警设置等功能模块,在宗关水厂的成功运行实现了混凝投药工艺生产运行参数的在线监视和全自动化运行。为水厂的安全生产提供了保障,达到了节约药耗、减少人工、降低操作人员劳动强度的目的。     

自来水厂加药凝絮过程的智能控制研究

针对净水工艺中混凝投药控制存在的实际问题,以待滤水浊度为被控对象,提出采用无模型自适应控制技术(MFA)来控制混凝投药过程.该控制系统采用MFA控制器克服了该过程的大时滞、大惯性.并采用前馈-反馈复合控制系统来克服各种扰动,具有较好的稳定性和鲁棒性.广东省佛山沙口水厂中试基地的控制试验研究表明,该解决方案可行,控制效果良好,有较明显的应用价值.     

绐水厂混凝投药实时控制专家系统研究

介绍了基于实时专家系统的混凝投药控制方案,给出它的前馈、反馈控制结构.实践证明,采用该方案不仅能够对水处理的絮凝过程进行有效控制,而且控制系统本身还具有自学习和自适应的能力,能够使控制效果达到最优.     

流动电流法混凝投药控制应用技术的研究

本文从实践应用技术的角度出发，（1）系统地分析和研究了流动电流法混凝投药控制系统的取样部分，包括取样系统中的取样点的选择、预处理器的构造和设计、取样流量的分析等，给出了取样系统的设计原则，总结了控制系统中存在的应用问题和解决方法；（2）提出了流动电流法混凝投药串级控制系统；（3）给出了串级控制系统的理论，为该系统的实验室试验和生产应用奠定理论基础；（）进行了流动电流串级控制系统实验室的模型试验研究。模型试验包括实验室模型的构造设计、模拟工艺的选择，控制系统的启动和运行等。模型试验初步考察了该串级控…     

给水厂混凝投药实时控制专家系统研究

介绍了基于实时专家系统的混凝投药控制方案,给出它的前馈、反馈控制结构。实践证明,采用该方案不仅能够对水处理的絮凝过程进行有效控制,而且控制系统本身还具有自学习和自适应的能力,能够使控制效果达到最优。     

基于RBF神经网络的PID控制器

水位控制是工业锅炉控制系统中一个重要的环节,其控制质量的优劣直接影响到锅炉的安全和经济效益.将一种基于RBF神经网络的PID控制器应用于工业锅炉水位的控制当中,它结合了传统PID和神经网络的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数.仿真结果表明,这种控制器具有较好的适应性,控制效果得到明显改善.