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SBR污水处理系统神经网络软测量与控制技术

The Method of Neural Network Soft Sensing and Control For SBR Wastewater Treatment System

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【作者】 刘载文许继平侯朝桢王正祥薛福霞

【Author】 LIU Zaiwen1,2 XU Jiping2 HOU Chaozhen1 WANG Zhengxiang2 XUE Fuxia2 1.Beijing Institute of Technology,Beijing,R.P.China,100081 2.Beijing Technology & Business University,Beijing,R.P.China,100037

【机构】 北京理工大学信息科学技术学院北京工商大学信息工程学院

【摘要】 研究SBR污水处理过程出水水质智能化软测量方法与DO的模糊控制方案,探讨不同溶解氧曲线下出水水质、嚗气时间和能源消耗等问题?捎镁断蚧?RBF)神经网络对污水处理系统出水水质进行软测量,为污水处理过程的实时控制创造了必要条件。采用模糊控制解决了SBR系统数学建模困难、不便于实时控制等问题。溶解氧(DO)是污水处理过程的一个重要参数,通过模糊控制方法实时地改变风机的频率来满足溶解氧的要求,可实现对溶解氧不同曲线的控制,取得缩短污水处理时间、减少能源消耗的明显效果。

【Abstract】 This paper studies the intelligent soft sensing method for water quality of outlet in SBR sewage disposal process and fuzzy control project for DO(deliquescent oxygen), at the same time the paper researches the water quantity of outlet, the aeration time and the energy consuming according to different DO curves. The soft sensing method based on RBF neural network in the sewage disposal process is applied in this paper. This in turn creates an essential condition for the real time control in sewage disposal process. The difficulties of modeling in SBR system and applying real- time control in SBR system can be solved through adopting the fuzzy control method. DO is an important parameter for the sewage disposal process, to change the frequency of fan by the fuzzy control method can control DO in real time, then we can control concentration of DO according to different DO curves, and get the obvious advantages in shortening time of sewage disposal, and reducing energy consuming.

【基金】 北京市优秀人才项目;北京市教育委员会科技发展项目,项目编号:KM200310011040
  • 【会议录名称】 2005年中国智能自动化会议论文集
  • 【会议名称】2005年中国智能自动化会议
  • 【会议时间】2005-08
  • 【会议地点】中国青岛
  • 【分类号】TP274
  • 【主办单位】中国自动化学会智能自动化专业委员会、中国科学院自动化研究所
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