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SBR法曝气量的模糊控制
引用本文:曾薇,彭永臻,张立东,王淑莹,陈韬. SBR法曝气量的模糊控制[J]. 哈尔滨建筑大学学报, 2002, 35(1): 53-57
作者姓名:曾薇  彭永臻  张立东  王淑莹  陈韬
作者单位:1. 哈尔滨工业大学,市政环境工程学院,黑龙江,哈尔滨,150090
2. 大连市建筑科学,研究设计院,大连,116001
3. 北京工业大学,环境与能源工程学院,北京,100022
基金项目:国家自然科学基金资助项目(59878016),北京市自然科学基金资助项目(8002005)
摘    要:介绍了SBR法处理啤酒废水的过程中,将在线检测的溶解度氧浓度(DO)与人工神经网络系统相结合实现对曝气量的模糊控制的试验研究。结果表明,在同一曝气量下,反应初始阶段(8-10min)溶解氧浓度的大小不仅能够间接的反映进水有机物浓度(COD)的大小,而且可以预测整个反应过程溶解氧浓度高低,而溶解氧的高低还可以由曝气量大小控制。因此,人工神经网络系统可根据初始阶段DO的大小及变化情况预测进水有机物浓度和相应的曝气量,与此同时,以初始阶段的DO作为曝气量的模糊控制参数,实现对曝气量的模糊控制。

关 键 词:模糊控制 人工神经网络 曝气量 在线检测 SBR法
文章编号:1006-6780(2002)01-0053-05
修稿时间:2000-09-06

Fuzzy control of SBR aeration rate
ZENG Wei ,PENG Yong-zhen ,ZHANG Li-dong ,WANG Shu-ying ,CHEN Tao. Fuzzy control of SBR aeration rate[J]. Journal of Harbin University of Civil Engineering and Architecture, 2002, 35(1): 53-57
Authors:ZENG Wei   PENG Yong-zhen   ZHANG Li-dong   WANG Shu-ying   CHEN Tao
Affiliation:ZENG Wei 1,PENG Yong-zhen 1,ZHANG Li-dong 2,WANG Shu-ying 3,CHEN Tao 1
Abstract:
Keywords:COD  DO  SBR  fuzzy control  artificial neural network  aeration rate  on-line measure-ment
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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