污水处理参数的小波神经网络软测量技术

【摘要】：采用序批式污泥法处理污水的过程存在一定的非线性、时变性、随机性和不确定性,为此提出了一种基于核主元分析和小波神经网络模型的污水处理参数软测量技术。在保证水质信息量损失较小的情况下,使用核主元分析法对输入变量进行降维。将小波神经网络软测量模型和在线测量仪表相结合,对氧化还原电位、溶解氧、pH值及COD等参数控制信息进行实时检测;PLC控制器输出控制信号,控制整个系统设备的运行。仿真结果表明,和传统方法相比,该技术动态性能好、误差少,具有很好的鲁棒性和稳定性。 【作者单位】： 桂林理工大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 序批式污泥法 小波神经网络 核主元分析 PLC控制器 学习算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(编号:51365010) 广西科技计划基金资助项目(编号:2013DB41017)
【分类号】：TP183;TP274
【正文快照】： 0引言近年来,随着生活水平的提高,越来越多的人开始对周围环境质量提出更高的要求。人口密集城镇所产生的生活污水,给相关部门的工作带来了很大的压力与挑战。因此,建设自动化程度较高的生活污水处理厂,并设计架构较为精确的参数软测量模型是解决污水处理的有效方法。纵观全球

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