技术总结
一种基于递归自组织RBF神经网络的出水总氮TN智能检测方法属于控制领域。污水处理厂出水总氮TN浓度是指所有含氮污染物的总和，是衡量水质好坏的重要指标。而污水处理过程的生产条件恶劣，随机干扰严重，具有强耦合、大时变、滞后严重的特点，导致出水总氮TN浓度的检测极其困难；针对污水处理过程中关键水质参数出水总氮TN无法在线监测的问题，本发明利用基于递归自组织RBF神经网络建立出水总氮TN的软测量模型，完成了出水总氮TN浓度的实时检测，取得了较好的精度，结果表明该软测量方法能够快速、准确地获得出水总氮TN的浓度，提高污水处理的质量和效率，保证了污水处理过程的稳定安全运行。
技术研发人员：韩红桂;郭亚男;乔俊飞
受保护的技术使用者：北京工业大学
文档号码：201610606146
技术研发日：2016.07.28
技术公布日：2017.01.04