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  • 简介:基于提高工业废水处理自动化程度、保证出水水质的考虑,通过正交实验法获得了用于FNN模型训练和测试的样本数据,并建立了相应的FNN预测和控制模型;结合模糊C均值聚类和混合算法完成网络的结构辨识和参数辨识,仿真结果表明,预测模型具有很好的学习能力和泛化能力,而测试数据的相对误差范围为1.2%~8%;建立好的预测控制模型与MCGS组态软件结合应用于实验室的造纸废水处理控制,改变原水COD和进水流量的大小,控制系统会自动计算出该时刻的加药量,其出水CODcr维持在400mg/L左右,同人工恒定加药量相比平均相对误差小很多,只有1.98%,结果表明MCGS和控制算法结合可以有效控制废水处理过程。

  • 标签: 模糊神经网络 工业废水处理 预测控制