畜牧场污水中COD软测量技术研究

2016-04-22郑煜汪秋婷

工业设计 2016年3期

关键词：畜牧场城市污水污水处理

郑煜汪秋婷

浙江大学城市学院，浙江杭州，310015

畜牧场污水中COD软测量技术研究

郑煜汪秋婷

浙江大学城市学院，浙江杭州，310015

本文将软测量技术应用于畜牧场污水COD检测过程，从而有助于实现养殖污水化学需氧量浓度的在线检测。在仿真实验中，将神经网络快速修剪算法（OBS）应用于污水COD处理过程建模，并将获得的相关实验数据与普通处理方式进行比较。实验结果表明本算法具有较精确的检测结果，并且具有更快的收敛速度。

畜牧场污水；OBS算法；COD；软测量

畜牧场污水属于富含大量病原体的高浓度有机废水，直接排放进入水体将可能造成地表水或地下水水质的严重恶化。COD(化学需氧量)是反映水中可降解的有机物的含量的参数，是水质评价的关键指标之一。污水处理技术，是指采用各种技术和手段，将污水中所含的污染物质分离去除、回收利用或将其转化为无害物质，使污水得到净化。软测量技术，即将易测辅助变量的数据，与无法利用传感器得知的主导变量建立软测量的数学关系，并通过数学计算、估算等方法，测量出所需的主导变量。考虑到畜牧场污水中COD含量较高，智能建模一定程度上限制了对污水处理机理的研究，本文提出了一种基于OBS算法的污水COD处理过程建模，实验结果表明该算法具有较精确的检测结果，并且具有更快的收敛速度。

1 OBS算法

OBS算法是一种基于Hessia矩阵的网络修剪算法。首先，构造误差曲面的一个局部模型，分析权值的扰动所造成的影响。构造这样一个模型结构的出发点是在运行点附近使用 Taylor级数给出代价函数的局部逼近，并假设权值参数仅在训练过程收敛之后才被从网络中删除，且包含局部最小或者全局最小的误差曲面是近似“二次的”，因此，可以描述为：

其中，F是多层神经网络实现的输入输出映射函数，w是权向量，△w是权向量增量，二为网络的输入样本，H是Hessian矩阵，N为训练样本总数，n为第n个样本。

本文提出了一种神经网络算法，该算法针对网络中的隐层神经元i计算，利用与第i个神经元相连的所有m个权值的均值计算，从而达到减小计算量，缩短程序运行时间的效果。假设：

公式(1)变为：

其中，Hij是Hessian矩阵的第(i,j)个元素。这种针对某一隐层神经元i计算Hij的方法，在保留了计算所需的必要信息的同时，减小了H矩阵的规模。此外，第i个神经元的显著性为:

2 污水COD软测量技术

软测量技术是利用易测过程变量与难以测量的待测过程变量之间的数学关系，通过各种数学计算和估计方法，从而实现对待测过程变量的测量。目前畜牧场的水质COD等浓度参数大多靠人工化验来确定，化验结果不能实时提供。因此，本文将软测量技术应用于污水处理过程，从而有助于实现COD浓度的在线检测。在仿真实验中，将OBS算法应用于畜牧污水COD处理过程建模，并将获得的相关实验数据与普通处理方式进行比较。

3 仿真结果

神经网络经过OBS的检测样本仿真结果表1所示。仿真结果可见，经OBS算法优化后的网络仍然具有更优的泛化能力。在网络初始结构极不合理的情况下，使用OBS算法仍然可以获得较为满意的修剪效果。以上实验结果表明，与传统污水处理方法相比，基于自组织神经网络的软测量方法缩短了训练时间，使得应用该方法的神经网络模型更有利于实现污水处理过程的实时监测和预报。

表1 OBS算法和传统算法的性能比较

4 结语

本文首先介绍基于神经网络的养殖污水处理过程的原理及其智能建模方法，在分析污前馈神经网络快速修剪算法在污水处理过程建模中的应用水处理过程控制现状的基础上，针对水质关键参数 COD 的测量问题，提出了一种基于OBS的软测量方法，通过实际数据验证，证明了模型的有效性。通过两组仿真实验，证明基于OBS的软测量方法在处理污水COD性能上优于传统的软测量方法。实验结果表明：（1）在不同的网络初始结构下均可获得稳定的修剪结果；（2）该算法可以获得更简单的神经网络结构，提高 COD 模型的在线学习能力，有效地预测出 COD 出水浓度值。

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