一种污水处理生化需氧量软测量方法技术

一种污水处理出水生化需氧量软测量方法属于污水处理领域。污水处理过程机理复杂，为使污水处理系统处于良好的运行工况，获得更好的出水水质，需要对污水处理系统中的过程参数及水质参数进行检测。本发明专利技术针对生化需氧量不易在线测得的问题，应用一种动态结构自组织神经网络建立软测量模型。根据隐含层神经元的输出对整个网络输出的贡献大小，动态地增长-删减神经元，并能自动地调整节点的增长-修剪训练步数，实现了神经网络网络结构的动态变化，对出水生化需氧量进行预测。根据预测结果，能够对污水处理过程中的相关控制环节及生化反应中的物料进行调节，提高污水处理的出水水质质量，为污水处理过程优化控制和节能运行提供技术保障。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种污水处理出水生化需氧量(BOD)的软测量方法，属于污水处理领域。
技术介绍
污水生物处理过程机理复杂，为使污水处理系统处于良好的运行工况，获得更好的出水水质，必须及时取得污水处理系统当中重要的过程参数及水质参数。目前通常采用两种方法对各种参数进行在线检测一种是采用新型传感器，以硬件的方式实现难测参数的检测。但由于污水中有机物千差万别，若根据每种有机物的特性研发出相对应的传感器， 将是一个耗资大、历时长的工程，而且这种传感器具有仪器造价高、寿命短，测量范围窄、稳定性差等缺点；另一种是软测量的方法。现有的软测量方法主要有基于工艺机理分析的软测量方法和基于神经网络的软测量方法。基于工艺机理分析的软测量方法需要对工艺过程机理深刻认识，否则不能准确预测出不易测量的参数值。基于神经网络的软测量方法适用于非线性和不确定性系统，但传统的神经网络软测量方法不能根据所预测参数的复杂程度自动地调整神经网络结构，具有预测精度较低，时间较长的缺点。
技术实现思路
为了解决污水处理过程中难以实时检测的水质参数在较短的时间内准确测量的问题，本专利技术提供了一种利用结构自组织神经网络建立软测量模型，本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种污水处理生化需氧量软测量方法，其特征在于，包括以下步骤：（１）．对污水处理过程机理进行分析，初步确定与生化需氧量相关的辅助变量；（２）．在污水处理工业现场采集ｋ组步骤（１）中确定的辅助变量及生化需氧量的样本数据；（３）．运用主元分析方法对步骤（２）的数据再次进行分析，精选出跟出水生化需氧量相关性高的辅助变量；（４）．用神经网络结构自组织设计方法对污水处理过程现场的进出水数据建立模型，预测输出下一时刻的出水生化需氧量。

【技术特征摘要】
1.一种污水处理生化需氧量软测量方法，其特征在于，包括以下步骤(1).对污水处理过程机理进行分析，初步确定与生化需氧量相关的辅助变量；(2).在污水处理工业现场采集k组步骤(1)中确定的辅助变量及生化需氧量的样本数据；(3).运用主元分析方法对步骤O)的数据再次进行分析，精选出跟出水生化需氧量相关性高的辅助变量；(4).用神经网络结构自组织设计方法对污水处理过程现场的进出水数据建立模型，预测输出下一时刻的出水生...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔俊飞，张米娜，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：11