污水处理参数的小波神经网络软测量技术.pdf

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1、污水处理参数的小波神经网络软测量技术王文成，等污水处理参数的小波神经网络软测量技术SoftMeasurementTechniaueBasedOnWaVeIetNeuralNetworkforSewageTreatmentParameters互支威李何阵窍雪牛豢洲(桂林理工大学信息科学与工程学院，广西桂林541004)摘要：采用序批式污泥法处理污水的过程存在一定的非线性、时变性、随机性和不确定性，为此提出了一种基于核主元分析和小波神经网络模型的污水处理参数软测量技术。在保证水质信息量损失较小的情况下，使

2、用核主元分析法对输入变量进行降维。将小波神经网络软测量模型和在线测量仪表相结合，对氧化还原电位、溶解氧、pH值及COD等参数控制信息进行实时检测；PLC控制器输出控制信号，控制整个系统设备的运行。仿真结果表明，和传统方法相比，该技术动态性能好、误差少，具有很好的鲁棒性和稳定性。关键词：序批式污泥法小波神经网络核主元分析PLC控制器学习算法中图分类号：开183文献标志码：AAbs打act：Thesewagetreatmentpmcessusingsequencingbatchsludgemethodfe

3、aturesmanydisadvantages，suchasnoIlline撕ty，timevariation。randomness，anduncenaint)r．Thust}lesoftmeasurementtechnologyb鹊edonkemelprinciPalcomponentanalysisandwaVeletneuralnetworkmodelforsewagetreatlIlentparametersispmposed．Tokeepminimumlossforwaterqualityi

4、Ⅲb皿ation。tIledimensionofinputVariableisreducedbyusingkemelprincipalcomponentanalysismetIlod．Thewaveletne耐networksofhvaremeasurementmodeliscombinedwitIlolllinemeasuringinstnlmemtodetectpammetercon打olinfo珊ation，includingredoxpotential-dissolvedoxygen，pH，C

5、OD，etc．。inrealtime；tIIeoperationofovemⅡcontrolsystemiscontrouedbytllePLccontroller．neresIlltofsimIllationindicatestllatcomp撕ngwidltraditionalmetllod，thistechnologyfeaturesbetterdyn锄icpedbnnance，smaUererror，andpossessesexceUentrobustnessandstabilit)r．Key

6、words：SequencingbatchsludgemetllodWaveletneuralnetworkKemelpfincipalcomponentanalysisPLCcontroⅡerkamingalgori山m0引言近年来，随着生活水平的提高．越来越多的人开始对周围环境质量提出更高的要求。人口密集城镇所产生的生活污水。给相关部门的工作带来了很大的压力与挑战。因此，建设自动化程度较高的生活污水处理厂．并设计架构较为精确的参数软测量模型是解决污水处理的有效方法。纵观全球一些发达国家的污水处理过

7、程控制研究现状⋯．日本的给水处理、美国的厌氧消化处理、德国的污水物化处理等都将模糊控制技术应用到了生产中。但是一些关键技术指标还未能做到实时检测或者实时检测的代价比较大，运行成本高。因此，很多技术只能采用开环控制或者其他软测量间接控制的方法．国家自然科学基金资助项目(编号：51365010)；广西科技计划基金资助项目(编号：2013DB41叭7)。修改稿收到日期：2014—03一07。第一作者王文成(1970一)，男，2005年毕业于桂林理工大学地球探测与信息专业，获硕士学位，高级实验师；主要从事工厂

8、自动化、控制工程的研究。《自动化仪表》第35卷第9期加14年9月这使污水处理过程控制的精确度就很难得到提升，整个控制系统的效率也很难得到提高。应用近年来发展成熟的技术如小波神经网络技术预测在线测量困难的参量值，再结合容易实时在线检测的参量值，分析过程控制信息，对整个污水处理系统进行控制是解决上述问题的有效方法。1污水处理控制软测量系统模型目前，污水处理工艺的方法种类有很多，本文研究的污水处理模型是建立在序批式活性污泥法(sequenc堍batchreac