基于TX2的污水COD软测量装置研究与实现

• 作者: 廉小亲 王俐伟 陈群 魏伟
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 化学需氧量 神经网络 软测量
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 仿真应用研究
• 页码范围: 194-198,316
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文

摘要

针对污水处理过程中,传统测量方法对化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)测量耗时较长、成本高并且容易造成产生误差,需要经常标定等问题,研究了一种结合自组织特征映射(Self-organizing Map,SOM)和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的COD软测量算法并进行仿真实现,给出了COD软测量装置的总体设计方案及其组成,并阐述了基于STM32的水质参数采集模块和基于Jetson TX2的软测量模块的硬件、软件设计思路及实现方法.测试结果表明:上述测量装置能够实时在线预测COD,具有较高的预测精度,为污水COD参数检测提供了一个快速、低成本和稳定可靠的解决方案.