کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7121201 | 1461463 | 2018 | 22 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Integrated soft sensor with wavelet neural network and adaptive weighted fusion for water quality estimation in wastewater treatment process
ترجمه فارسی عنوان
حسگر نرم افزاری یکپارچه با شبکه عصبی موجک و فیوژن وزن سازگار برای تخمین کیفیت آب در فرایند تصفیه فاضلاب
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
فرایند تصفیه فاضلاب، سنسور نرم درخواست اکسیژن شیمیایی، یادگیری پایدار،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
کنترل و سیستم های مهندسی
چکیده انگلیسی
It is difficult to estimate the water quality of the wastewater treatment process, because the operating conditions are frequently changed. This paper gives an effective adaptive estimation method, which uses Hammerstein with wavelet neural networks, adaptive weighted fusion, and approximate linear dependence (ALD) analysis. Adaptive stable learning algorithm for the local Hammerstein with wavelet neural networks is proposed. A novel synchronous learning of fusion weighs is discussed. On-line calibration of operating centers with ALD improves the estimation accuracy. The experimental results show that the proposed estimation method for the water quality COD (Chemical Oxygen Demand) is satisfied compared with the laboratory results even when the operating conditions are changed frequently.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Measurement - Volume 124, August 2018, Pages 436-446
Journal: Measurement - Volume 124, August 2018, Pages 436-446
نویسندگان
Qiumei Cong, Wen Yu,