本文選題：消防供水 + 小波變換�。� 參考：《計(jì)算機(jī)仿真》2017年01期

【摘要】：由于現(xiàn)有消防供水系統(tǒng)設(shè)備多是手動或半自動人工操作,存在效率低、能耗大、可靠性差的問題,采用常規(guī)PID控制,則控制器參數(shù)不能隨檢測數(shù)值自動調(diào)整,管網(wǎng)壓力波動較大。為提高供水系統(tǒng)的穩(wěn)定性,提出一種小波變換和RBF人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制的全自動化消防供水系統(tǒng)控制方案,上述系統(tǒng)用出水流量、管網(wǎng)壓力和水箱液位組成RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對PID參數(shù)進(jìn)行整定,實(shí)現(xiàn)了對消防供水系統(tǒng)的操作聯(lián)動和決策智能化。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的智能化綜合供水系統(tǒng)穩(wěn)定性好、可靠性高,有效節(jié)約了水資源并大大提高用水效率,對現(xiàn)代化節(jié)能型復(fù)雜供水控制系統(tǒng)有一定的參考價(jià)值。
[Abstract]:Because most of the existing fire water supply system equipment is manual or semi-automatic manual operation, which has the problems of low efficiency, large energy consumption and poor reliability, the controller parameters can not be automatically adjusted with the detection value if the conventional PID control is adopted. The pressure of pipe network fluctuates greatly. In order to improve the stability of water supply system, a fully automatic fire water supply system control scheme based on wavelet transform and RBF artificial neural network control is proposed. The RBF neural network is composed of water discharge, pipe network pressure and water level of water tank. The operation linkage and decision intelligence of fire water supply system are realized by setting the parameters of PID. The simulation results show that the improved intelligent integrated water supply system has good stability, high reliability, effective saving of water resources and greatly increasing water use efficiency, and has certain reference value for modern energy-saving complex water supply control system.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【分類號】：TU892;TP273

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1912676