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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이호현 (한국과학기술원) 이주장 (한국과학기술원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 각 지부별 자료집 2009년 ICROS 대전 충청지부, 로보틱스 및 응용 연구회 합동 학술발표회 논문집
발행연도
2009.12
수록면
113 - 117 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2014

뉴로퍼지 알고리즘을 이용한 정수장 약품공정 제어
이호현 ,  홍성택 ,  신강욱 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2014.10 학술대회자료

2009

Nueor-Fuzzy 알고리즘을 이용한 정수장 후염소 공정 제어
이호현 ,  이주장 제어로봇시스템학회 각 지부별 자료집 2009.12 학술대회자료

초록· 키워드

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Drinking water can be contaminated by microorganisms which can be re-grown in case of not controlling chlorine concentration well in water treatment plant (hereafter WTP). It can harmful to public health. Most WTPs have used chlorine as disinfectant. Itcan be used in pre-chlorination, post-chlorination and re-chlorination. In post-chlorination, it is injected after filtration to keep residual chlorine from being contaminated by microorganisms. Post-chlorine process without re-chlorination is directly serviced to citizens. If the concentration is low, drinking water can be contaminated by bacterial re-growth. On the other hand, the high chlorine can lead to customer complaints about taste and odor. Therefore, it is necessary to predict chlorine decay in clear well to maintain desired chlorine levels. In this paper, it is shown that artificial neuro-fuzzy inference system could be used to model chlorine decay in the process and control residual chlorine better than present controller, in which cascade control is considered to compensate the error in the output.
#Post-chlorination #Neuro-Fuzzy inference system #Chlorine decay

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. CASE STUDY
Ⅲ. RESULTS
Ⅳ. CONCLUSION
REFERENCES

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-569-003184719