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臭氧氧化水处理系统是臭氧技术的重要应用，经过多年的发展，臭氧在水处理领域应用的广度和深度都有很大的进展，该系统作为一个工业过程，在国内尚未有完备的自动控制方案。其中，臭氧产生浓度的测量延迟和水质指标（主要是化学需氧量COD）的检测滞后是导致臭氧水处理系统自动控制性能指标不高的主要原因。本文在理论分析和试验研究的基础上，建立了臭氧产生浓度的软测量模型，属国内首创，并对臭氧氧化水处理试验系统建模和出水COD值预测进行了研究探讨。主要研究内容和结果如下： 1．根据试验结果、臭氧发生过程的机理分析，选取臭氧浓度软测量所涉及的辅助变量为供电峰值电压Vpp、供电频率f和换算到大气压的原料气体流量Q。为获取适于建模的软测量实验数据，采用了均匀试验设计方案。 2．经过多次试验仿真，选用了BP改进算法中的LM算法建立了[O3]（臭氧浓度）的软测量模型。并给出了可视化神经网络建模软件的具体实现，仿真校验结果表明，本文所建立的[O3]软测量模型具有一定的精度和泛化能力，这种方法是可行和有效的。 3．同大化合成氨厂联合进行了“工业废水的臭氧深度处理技术的研究开发”的系统试验。利用获得的试验数据，建立了臭氧氧化水处理试验系统中臭氧投量、进水COD和出水COD神经网络关系模型，基于该模型，对未做实验的进水COD和臭氧投量，预测出其出水COD值，并求取了该试验系统的臭氧的最佳投量和臭氧的作用曲线，最后给出了该臭氧水处理技术的经济技术可行性分析结果。 综上，本文建立的[O3]软测量模型和臭氧水处理试验系统神经网络模型为进一步实现臭氧水处理系统基于软测量仪表的全面自动控制进行了理论研究和试验论证。后者还为工业废水臭氧处理技术设计做了预测性指导。研究结果表明神经网络软测量方法用于解决臭氧水处理系统自动控制中臭氧产生浓度的测量延迟和水质指标的检测滞后问题是可行和有效的，具有进一步研究的可能和实用价值。