【摘 要】
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总氮检测作为城市污水处理的重要内容,是保证总氮去除、监督污水出水总氮含量的必要步骤。目前,我国大部分污水处理厂总氮检测主要依靠人工化验得到。测量和分析的频率为每周1-2次,很难依靠总氮的测量实时采取总氮的控制策略,进而导致出水总氮的监控严重不足,整体去除率不高,影响了污水处理厂运行效益,增加了对环境危害的风险。由于总氮受环境和其他污水过程因素的影响较大,出水总氮的含量也表现明显的波动,实现实时在线
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总氮检测作为城市污水处理的重要内容,是保证总氮去除、监督污水出水总氮含量的必要步骤。目前,我国大部分污水处理厂总氮检测主要依靠人工化验得到。测量和分析的频率为每周1-2次,很难依靠总氮的测量实时采取总氮的控制策略,进而导致出水总氮的监控严重不足,整体去除率不高,影响了污水处理厂运行效益,增加了对环境危害的风险。由于总氮受环境和其他污水过程因素的影响较大,出水总氮的含量也表现明显的波动,实现实时在线的总氮检测具有很大难度,现有的分析方法和仪表不能实时测量总氮浓度。因此,本论文提出了利用基于模糊神经网(FNN)的总氮软测量方法,预测总氮的浓度,具体如下:首先,设计了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的模糊神经网络模型。其次,利用最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)来选择与总氮相关性强的变量。然后,以所选变量为输入值对FNN模型进行训练。最后,在实际实验的基础上对模型进行了评价。同时,由于连接权值只存在于隐藏层和输出层之间,因此RBFNN难以表示非线性系统的输出。为了解决这一问题,提出的FNN模式将连接权值的种类扩展至多航式。另外,为了方便快捷地设计神经网的分段函数,还使用了模糊C均值(Fuzzy C-mean,FCM)聚类算法。实验结果表明,基于RBFNN的软测量方法可以快速测量总氮浓度。
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