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Asynchronous Fuzzy Cognitive Networks Modeling and Control for goethite iron precipitation process

Journal of Systems Science & Complexity 2020年第5期33卷 1422-1445页

作者： CHEN Ning PENG Junjie GUI Weihua ZHOU Jiaqi DAI Jiayang School of Automation Central South UniversityChangsha 410083China School of ElectricalEngineering Guangxi UniversityNanning 530004China

goethite iron precipitation process is a key step in direct leaching process of zinc,whose aim is to remove ferrous ions from zinc sulphate *** process consists of several cascade reactors,and each of them contains complex chemical reactions featured by strong nonlinearity and large time ***,it is hard to build up an accurate mathematical model to describe the dynamic changes in the *** this paper,by studying the mechanism of these reactions and combining historical data and expert experience,the modeling method called asynchronous fuzzy cognitive networks(AFCN)is proposed to solve the various time delay ***,the corresponding AFCN model for goethite iron precipitation process is *** control the process according to fuzzy rules,the nonlinear Hebbian learning algorithm(NHL)terminal constraints is firstly adopted for weights *** the model parameters of equilibrium intervals corresponding to different operating conditions can be ***,the matrix meeting the expected value and the weight value of steady states is stored into fuzzy rules as prior *** simulation shows that the AFCN model for goethite iron precipitation process could precisely describe the dynamic changes in the system,and verifies the superiority of control method based on fuzzy rules.

关键词： Asynchronous fuzzy cognitive networks fuzzy rules database goethite iron precipitation process Hebbian learning

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