【摘 要】
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针对污水处理过程中溶解氧(DO)浓度的控制具有时变、非线性以及设定值难以跟踪的问题,提出了一种基于人工免疫算法的TS模糊神经网络(AIA-TSFNN)控制方法.首先利用TS模糊神经
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室,兰州理工大学国家级电气与控制工程实验教学中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61370037);甘肃省基础研究创新群体基金资助(No.1506RJIA031)
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针对污水处理过程中溶解氧(DO)浓度的控制具有时变、非线性以及设定值难以跟踪的问题,提出了一种基于人工免疫算法的TS模糊神经网络(AIA-TSFNN)控制方法.首先利用TS模糊神经网络的自学习能力设计了控制器;然后采用人工免疫算法作为TS模糊神经网络的学习方法,对网络的中心值、宽度值以及连接权值进行在线优化,以保证控制器的收敛性,提高控制精度;最后在国际基准仿真平台BSM1上进行实验验证,仿真结果表明,所提方法具有较好的自适应性和鲁棒性,提高了溶解氧的跟踪控制性能.
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