张照生
- 作品数：4 被引量：10H指数：2
- 供职机构：华东理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术环境科学与工程建筑科学更多>>
- 基于差分进化算法的模糊神经网络在污水处理中的应用研究
- 活性污泥法是现代城市污水处理中最常用的方法,它是利用污泥中微生物的生命活动来清除污水中污染物质。由于在污水处理过程中进水的水质参数变化剧烈,微生物生长过程复杂,使得该过程具有多变量、强耦合、非线性、不确定和大滞后等特点,...
- 张照生
- 关键词：模糊神经网络智能控制差分进化溶解氧软测量
- 文献传递
- 基于降维状态观测器的曝气量最优控制仿真研究被引量：3
- 2012年
- 为降低污水处理厂曝气过程的能耗,对曝气系统的优化控制进行了研究.首先,建立了基于活性污泥模型ASM1的曝气系统的简化模型;然后,利用降维状态观测器重构在线不可测状态,提出了基于降维状态观测器的曝气量最优控制策略;最后,将该优化控制策略应用于污水处理基准仿真模型BSM1,仿真采用晴天进水数据.结果表明,与溶解氧的PID控制相比,最优控制在保证出水氨氮浓度和化学需氧量等水质的情况下,降低了曝气量和出水总氮浓度,同时曝气能耗相比PID控制可下降5%以上,并且改善了出水指数.
- 吴杰罗健旭张照生
- 关键词：溶解氧降维状态观测器最优控制
- 基于DE-BP算法的模糊神经网络控制器及其在污水处理溶解氧浓度控制上的应用被引量：1
- 2013年
- 针对污水处理过程这一多变量、强耦合的复杂非线性系统,提出了一种基于差分进化算法的模糊神经网络控制方法,并应用于污水处理过程溶解氧浓度的控制。首先利用差分进化(DE)结合BP的混合算法对给定的模糊神经网络控制器结构参数进行离线优化,然后利用BP算法较强的局部搜索能力,对参数进一步在线调整。将所提出的控制器用于污水处理BSM1仿真平台的溶解氧浓度控制,控制性能优于常规的模糊控制器,仿真结果表明了该控制策略的有效性。
- 张照生罗健旭
- 关键词：污水处理溶解氧浓度差分进化模糊神经网络
- 基于差分进化算法的模糊神经网络控制器被引量：6
- 2011年
- 针对模糊神经网络控制器在应用误差反向传播算法训练时,易于陷入局部最优的问题,提出了一种将差分进化算法与BP算法相结合的学习法,首先利用差分进化算法的全局寻优能力,给BP算法一个好的寻优初始点;然后再以一定的概率进行BP算法的寻优。对一个带有滞后环节的二阶系统进仿真表明,控制性能优于基于BP的模糊神经网络控制器。
- 张照生罗健旭
- 关键词：模糊神经网络差分进化BP算法
