基于BP神经网络的A/O脱氮系统外加碳源的仿真研究

对连续流缺氧/好氧（A/O）脱氮工艺处理低碳氮比（C/N）生活污水的外加碳源系统进行了仿真研究.由于处理系统的外加碳源量、总回流比和出水总氮（TN）之间存在的复杂非线性关系，很难用常规的参数型模型进行描述，给处理系统控制策略的实现带来较大的困难.针对该问题，引入了BP神经网络，通过神经网络对试验数据的学习建立系统的非参数型模型，通过该模型对系统进行仿真研究，可以达到优化碳源投加量的目的.研究结果表明，经过训练的BP神经网络模型可以很好地模拟处理系统，根据仿真分析结果可以实现碳源投加量的优化控制，这为污水处理系统在线最优控制的实现提供了一条可行的途径.