【摘 要】
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在处理污水时pH值的变化过程具有高度非线性和时滞性,常规PID控制器的控制效果不够理想。介绍了污水处理过程的反应原理以及pH值控制方面存在的问题,阐述了非线性预测控制算
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
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在处理污水时pH值的变化过程具有高度非线性和时滞性,常规PID控制器的控制效果不够理想。介绍了污水处理过程的反应原理以及pH值控制方面存在的问题,阐述了非线性预测控制算法的一般步骤,确定了污水pH值智能预测控制的研究思路。确定了输入输出变量并搭建其数学模型,然后根据数学模型构建了神经网络预测模型。将粒子群与BP神经网络相结合,利用粒子群算法优化神经网络的初始权值阈值,既能克服BP算法局部最优的问题,又能提升收敛速度及预测精度。最后将智能预测控制算法的输出作用于PID控制回路的设定值。仿真结果表明,智能预测
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