污水处理过程的递阶神经网络建模

【摘要】：针对污水处理过程的多变量和多非线性子系统的串级结构特点,提出了一种基于活性污泥过程机理的递阶神经网络建模方法.该方法将神经网络与过程机理模型以串级方式连接,以神经网络辨识活性污泥过程模型中的非线性组分反应速率.分析各子过程建模误差的关系,给出了模型的稳定学习算法和稳定性理论分析.最后通过某污水处理厂生化脱氮过程实际运行数据的实验表明所提出的建模方法是有效的. 【作者单位】： 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室;东北大学自动化研究中心;墨西哥国立理工大学高级研究中心(CINVESTAV-IPN) MexicoD.F;
【关键词】： 污水处理过程 串级过程 递阶神经网络 稳定学习律
【基金】：国家重点基础研究发展(973)计划资助项目(2002CB312201) 国家自然科学基金重点资助项目(60534010) 国家创新研究群体科学基金资助项目(60521003) 长江学者和创新团队发展计划资助资助(IRT0421) 111工程资助项目(B08015)
【分类号】：TP183;X703
【正文快照】： 1引言(Introduction)大多数污水处理厂采用活性污泥工艺,污染物去除率是影响环境保护的关键因素.但由于未知的微生物活动、生化反应的复杂性和时变参数等综合复杂性,关键水质指标难于在线检测,使得污水处理过程模型的建立尤为重要.国际水协会提出的ASM(activated sludge model

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