简介：采用电凝聚法处理桉木CTMP废水,考察了电解质、电压、电流、反应时间等对废水色度和CODCr去除率的影响.通过实验得到最佳反应条件：曝气条件下,NaCl用量1g/L、电压7.5V、电流0.6A和反应时间40min,废水的脱色率达90%以上,CODCr去除率近40%.

简介：本文通过数值模拟的方法,初步模拟研究了亚马逊河流域生态系统碳循环特征及其对气候变化的可能影响.结果表明,亚马逊河流域陆地生态系统总体上具有降低大气CO2浓度,调节温室效应的作用.其CO2各通量都存在明显的时空变化.最大和最小中心位置随季节的变化而有明显的南北摆动.陆地生态系统CO2净通量随降水增加而增加,说明陆地生态系统调节温室效应的能力随降水增加而加强.但当降水超过一定量时,CO2净通量便不再明显的随降水增加而增加,表明热带雨林区陆地生态系统调节温室效应的能力不会随降水增加而持续增强.其CO2各通量随气温变化呈现波动状态,特别是当气温约高于25.7℃时,陆地生态系统CO2净通量随气温升高而呈减少的趋势,这一变化特征有着重要的科学价值.它表明当温室效应达到一定程度时,亚马逊河流域陆地生态系统可能会加剧全球气候的增暖趋势.亚马逊河流域陆地生态系统生理过程与气候变化的相互作用过程,与全球平均结果以及其它地区的结果不一致,表明亚马逊河流域热带雨林生态系统的生物-地球化学反馈过程有其特殊之处.

简介：针对．1：业废水处理系统的时变性、非线性、复杂性和不确定性，利用废水处理监控系统取得表征废水水质的各项指标，构建基于BP算法的四层模糊神经网络模型。该网络模型仿真实际废水处理过程的结果表明，模糊神经网络具有较强的学习能力；其较BP网络对样本数据的仿真误差较小，平均相对误差仅为1.5％，为实现废水处理的自动控制提供可行途径。

简介：针对黑液液位控制系统的非线性、大惯性及时变性的特点,对PID神经网络（PIDNN）在黑液液位控制中的可行性进行了深入研究与探讨。通过Matlab仿真,比较了常规PID算法、基于BP的神经网络算法和PIDNN算法对黑液液位的控制效果,验证了PIDNN算法的良好自适应性和鲁棒性。

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。

简介：抄纸过程中纸机系统具有大滞后、非线性、时变等特点,纸张定量与水分之间存在强耦合效应,针对这些问题,设计了一种基于RBF神经网络的PID解耦控制方法。利用RBF神经网络辨识定量与水分的数学模型,实时调整PID控制器的参数,实现系统的解耦功能。仿真结果表明,该方法具有良好的静态、动态性能和很强的自适应性,能有效解决纸张定量和水分之间的耦合作用。

简介：分数阶PID控制器继承了常规PID控制器的优点，并且具有更高的控制精度和更强的鲁棒性。针对常规PID控制器在纸浆浓度控制过程中存在的问题，设计了一种基于神经网络的分数阶PID控制器。用分数阶PID控制器代替常规PID控制器，并通过神经网络调节分数阶PID控制器的5个控制参数，实现一种参数自整定的PID控制器。仿真实验结果表明，神经网络分数阶PID控制器比常规PID控制器的控制精度高，对纸浆浓度的控制更稳定；采用神经网络分数阶PID控制器控制纸浆浓度是切实可行的，具有很好的推广应用前景。