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基于自组织递归小波神经网络的污水处理过程多变量控制 被引量：2
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作者 苏尹 杨翠丽 乔俊飞 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1199-1209,共11页
污水处理过程(Wastewater treatment process,WWTP)是一个包含多个生化反应的复杂过程,具有非线性和动态特性.因此,实现污水处理过程的精准控制是一项挑战.为解决这个问题,提出一种基于自组织递归小波神经网络(Selforganized recurrent ... 污水处理过程(Wastewater treatment process,WWTP)是一个包含多个生化反应的复杂过程,具有非线性和动态特性.因此,实现污水处理过程的精准控制是一项挑战.为解决这个问题,提出一种基于自组织递归小波神经网络(Selforganized recurrent wavelet neural network,SRWNN)的污水处理过程多变量控制.首先,针对污水处理过程的动态特性,根据小波基的激活强度设计一种自组织机制来动态调整递归小波神经网络控制器的结构,提高控制的性能.然后,采用结合自适应学习率的在线学习算法,实现控制器的参数学习.此外,通过李雅普诺夫稳定性定理证明此控制器的稳定性.最后,采用基准仿真平台进行仿真验证,实验结果表明,此控制方法可以有效提高污水处理过程的控制绝对误差积分(Integral of absolute error,IAE)和积分平方误差(Integral of squared error,ISE)的精度. 展开更多
关键词 神经网络控制 污水处理过程 自组织机制 多变量控制
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