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pH过程的FNNC-PI控制研究 被引量:11

The FNNC-PI Control Study of pH Process
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摘要 在化工、生物及废水处理工程中 ,大量存在着的 p H过程需要得到精确的控制。由于 p H过程是一个具有严重非线性及滞后性的被控对象 ,传统的 PID控制或非线性 PID控制难以达到理想的控制效果。这里给出了一种模糊神经网络控制器与传统 PI相结合的控制方法 ,即 p H过程的 FNNC- PI控制方案 ,该方案能很好地处理 p H过程的严重非线性和滞后性 ,而且具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。 In chemical engineering,bioengineering and waste-water treatment engineering,there are a large number of pH process that need to be precisely controlled.Because pH process is serious nonlinear and delay,it is difficult to have a ideal control effect for traditional PID control or nonlinear PID control.An approach that fuzzy neural networks controller combined with traditional PI control is proposed,it is the FNNC-PI control strategy.The strategy can deal with serious nonlinear and delay of pH process,and has stronger robustness and ability of disturbance rejection.
出处 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期721-724,733,共5页 Chinese Journal of Scientific Instrument
基金 国家自然科学基金 (60 3 740 3 7) 天津市高等学校科技发展基金(2 0 0 3 0 5 14 )资助项目
关键词 PI控制 过程 非线性PID 鲁棒性 PID控制 被控对象 模糊神经网络控制器 生物 滞后性 传统 pH process Nonlinear Fuzzy neural networks Delay
  • 相关文献

参考文献5

  • 1薛薇,叶强.pH过程的Fuzzy-PI复合控制研究[J].石油化工自动化,2000,36(2):22-24. 被引量:7
  • 2薛薇,白瑞林,白瑞祥,张亚刚.一种基于模糊神经网络的自适应控制系统研究[J].天津轻工业学院学报,2000,15(2):54-57. 被引量:2
  • 3Su Whan Sung.,et al.. Adaptive control for pH systems[J].Chemical Engineering Science,1998,10:1943~1955.
  • 4R.Babuska, et al.. Fuzzy self-tuning PI control of pH in fermentation[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence,2002,15:3~15.
  • 5Atsushi Aoyama,et al..Control-affine fuzzy neural network approach for nonlinear process control[J].J.Proc.Cont.,1995,6:375~386.

二级参考文献9

共引文献7

同被引文献108

引证文献11

二级引证文献40

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