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神经网络用于污水生物脱氮过程控制的软测量
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摘要：许多控制参数不能实现在线检测导致污水生物处理过程难以实现效果良好的自动控制。神经网络可以用于污水生物脱氮过程控制的软测量。与EFOR模拟计算结果相比，软传感器“测得”的出水总凯氮的绝对误差在±0.03mg/l之内，相对误差在±2.5％之内。
关键词：神经网络 污水生物脱氮 自动控制 软测量
由于排放标准对出水氮、磷浓度限制的提高，近年来提出了很多生物去除营养物（Biological Nutrient Removal－BNR）的工艺。与只包含去除有机物的传统活性污泥工艺相比，这些BNR工艺多数需要复杂的检测和控制。因此，污水处理工艺的自动化越来越引起人们的注意。然而由于活性污泥工艺的生物学特性，许多控制参数不能实现在线检测，并且现有的在线传感器用于工艺自动化还不够可靠。解决这一问题有两种途径[1]：开发用于检测控制参数的新方法；开发基于从现有在线传感器获得的信息的软传感器。由于软传感器既可以替代硬件传感器又可以与硬件传感器一起应用起到校验作用和避免冗余，近来很多研究者开始了这方面的研究[1][2][3][4][5]。
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