污水处理出水水质指标的非线性动态软测量模型

【摘要】：由于缺乏稳定可靠的水质在线分析仪表,污水处理厂很难实现实时水质闭环控制和操作优化.通过选择污水过程中容易获得的进水流量和水质、溶解氧浓度、曝气氧量等辅助变量,提出一种基于PLS的多变量非线性动态多模型软测量建模方法.该方法基于有源自回归(Auto-Re-gressive with extra inputs,ARX)模型与模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类方法识别操作工况,在不同操作工况分别采用神经网络偏最小二乘法NNPLS(Neural Net Partial Least Square),建立多个非线性子模型拟和系统全局非线性.所提方法应用于某污水处理厂出水水质组分浓度软测量,仿真试验结果表明:该方法建立的多变量出水水质指标模型精度优于传统线性PLS模型. 【作者单位】： 沈阳化工学院信息工程学院;
【关键词】： 神经网络偏最小二乘法 模糊C均值FCM 自回归ARX模型 软测量 污水处理
【基金】：辽宁省教育厅科技研究项目资助(05L346,2008563)
【分类号】：TP274;X703
【正文快照】： 污水处理涉及物理、化学和生物等多个子过程,其本质是通过微生物生化反应氧化降解污水中的有机碳和氮污染物,使经过处理的污水出水水质指标(生物需氧量BOD5、化学需氧量COD、悬浮物质量浓度SS、pH值、氨氮NH)满足污水排放指标标准.随着污水处理负荷的不断增加以及出水排放指

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