【摘 要】
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关于污水优化处理系统控制问题。针对三相内循环生物流化床污水处理系统结构上的特殊性和生物反应过程的复杂性,以及污水处理过程的非线性、时滞、时变、多输入多输出等特点,提出一种对角递归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Network,DRNN)的自整定多变量PID控制方法。通过DRNN对控制参数进行在线辨识,为PID控制器提供梯度信息;同时考虑到生物流化床污水处理系统输出变量
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关于污水优化处理系统控制问题。针对三相内循环生物流化床污水处理系统结构上的特殊性和生物反应过程的复杂性,以及污水处理过程的非线性、时滞、时变、多输入多输出等特点,提出一种对角递归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Network,DRNN)的自整定多变量PID控制方法。通过DRNN对控制参数进行在线辨识,为PID控制器提供梯度信息;同时考虑到生物流化床污水处理系统输出变量之间的特殊耦合关系,将反馈偏差划分为不同等级,以调整PID参数修正速率的快慢。进行仿真验证,验证了该方法
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