基于过程神经网络的污水处理软测量模型及算法研究

摘要

为解决污水处理过程出水水质指标（如BOD）难以在线测量的问题, 同时考虑到污水处理过程与时间有关的特点, 本文提出一种基于过程神经网络的在线水质指标软测量方法.该方法基于正交基展开的学习算法基础上关进行改进, 加入动量项以提高收敛速度; 采用遗传算法对模型训练的学习速率进行优化, 实现自适应变速率学习算法.通过实测数据对过程神经网络软测量模型进行训练, 仿真和实验结果表明, 该方法效果良好, 可实现污水处理过程的闭环、实时控制, 具有广阔的应用前景.