下面介绍应用神经网络系统对于某造纸厂废水处理工艺过程中混凝-沉淀工序进行多参数控制。废水处理工艺流程如图6-43所示。

    设有m个输入变量(如进水量、COD、SS、pH值、色度等)，记为m维向量X。另有n个可控变量(各种药剂浓度与投加量)，记为n维向量U；输出量表示对各水质指标的去除率%，记为m维向量Y。 Y与X和U之间的数学关系式如下。

                 Y=F(X，U)      （6-35）

    在水处理工艺过程中，式(6-35)极其复杂，很难用一般的函数形式表达。因此，用一个有m n个输入变量和m个输出变量的人工神经网络进行在线辨识，将试验测出的p组数据、[(X，U)p，Yp]作为训练样本对网络进行训练，得到一个稳定的网络输出；使实际输出和理想输出的总误差小于允许值。于是，在网络训练完毕后就可以用人工神经网络对系统的出水水质做出在线预测，据此可以设计一个预测控制器(见图6-44)。

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