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公开(公告)号：CN112346338B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202011080017.4
申请日：2020-10-10
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种基于模糊神经网络的污水处理过程分层模型预测控制方法，实现了污水处理过程中溶解氧浓度和硝态氮浓度的在线分层控制。针对污水处理过程中时间尺度差异性，溶解氧浓度和硝态氮浓度难以精确控制的特点，该控制方法根据不同的时间尺度，建立了分层模型预测控制结构，按照不同频率控制溶解氧浓度和硝态氮浓度，符合实际污水处理厂的运行特点，能够有效提高控制效果，解决了当前多变量模型预测控制操作性能较差的问题。实验结果表明该方法能够获得较好的操作性能，能够按照不同时间尺度以不同频率实现溶解氧浓度和硝态氮浓度精确在线控制。
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公开(公告)号：CN119536393A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411611791.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种城市污水处理过程多随机采样间隔模型预测控制方法，实现了具有多随机采样间隔特性的溶解氧浓度和硝态氮浓度的稳定控制。考虑被控系统的多随机采样间隔特性，建立了具有不同预测步长的模糊神经网络模型，设计了预测数据插值算法以减轻使用多模型预测计算复杂度，设计了自适应标称预测节点更新机制以保证插值预测精度，从而计算出下一可能采样时刻溶解氧浓度和硝态氮浓度的预测输出值，构建了基于预测输出的目标函数，通过最小化目标函数计算出模型预测控制律，攻克了由于多随机采样间隔特性所带来的城市污水处理过程溶解氧浓度和硝态氮浓度的稳定控制难题。实验结果表明该方法能够保证溶解氧浓度和硝态氮浓度的控制精度。
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公开(公告)号：CN113589687B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202110733306.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种城市污水处理过程多时间尺度模型预测控制方法，控制具有不同时间尺度的溶解氧浓度和硝态氮浓度，保证了出水水质达标。针对由溶解氧浓度和硝态氮浓度采样周期不同导致的时间尺度差异性问题，设计不同时间尺度的预测模型，将溶解氧浓度和硝态氮浓度的预测输出统一至快时间尺度，并采用梯度下降算法以快时间尺度求解控制律，符合实际污水处理厂的运行特点，解决了由控制变量具有不同时间尺度导致的控制器操作性能差的问题。实验结果表明该方法能够获得较好的操作性能，能够以快时间尺度实现溶解氧浓度和硝态氮浓度精确在线控制。
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公开(公告)号：CN116184816A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211090731.0
申请日：2022-09-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种基于事件触发辨识的溶解氧浓度自适应滑模控制方法，实现了城市污水处理过程中受延时扰动变量影响的溶解氧浓度稳定控制。建立具有延迟扰动项的城市污水处理过程溶解氧浓度模型，设计基于事件触发的递归最小二乘方法辨识模型参数，设计自适应滑模控制器，解决了城市污水处理过程中受延时扰动影响的溶解氧浓度难以稳定控制的问题。实验结果表明该方法能够实现城市污水处理过程溶解氧浓度的稳定控制，保证城市污水处理过程的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN115840366A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211641518.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种城市污水处理过程非均匀采样模型预测控制方法，实现了城市污水处理过程中非均匀采样的溶解氧浓度的稳定控制。构建溶解氧浓度线性多面体近似动力学方程，利用非均匀采样数据提取溶解氧浓度变化动力学特性，设计非均匀采样模型预测控制器，解决了城市污水处理过程中非均匀采样溶解氧浓度难以稳定控制的问题。实验结果表明该方法能够实现城市污水处理过程溶解氧浓度的稳定控制，保证城市污水处理过程的安全稳定运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116794983A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310723615.6
申请日：2023-06-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种基于延时策略的城市污水处理过程自适应随机采样模型预测控制方法，实现了城市污水处理过程中随机采样的溶解氧浓度和硝态氮浓度的稳定控制。构造具有随机时变延时的城市污水处理过程等效系统，建立模糊神经网络预测模型，设计自适应随机采样模型预测控制器，解决了城市污水处理过程中随机采样的溶解氧浓度和硝态氮浓度难以稳定控制的问题。实验结果表明该方法能够实现城市污水处理过程溶解氧浓度和硝态氮浓度的稳定控制，保证城市污水处理过程的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN114879496A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210492898.3
申请日：2022-05-07
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种数据驱动的城市污水处理过程随机采样模型预测控制方法，控制具有随机采样特性的溶解氧浓度和硝态氮浓度。考虑系统的随机采样特性，建立基于模糊神经网络的预测模型，计算下一可能采样时刻的预测输出，设计目标函数求解随机采样控制问题，得到基于当前时刻的控制输入序列，解决了城市污水处理过程中具有随机采样特性的溶解氧浓度和硝态氮浓度难以稳定控制的问题。实验结果表明该方法能够实现城市污水处理过程的稳定控制，保证出水水质达标。
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公开(公告)号：CN113589687A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110733306.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种城市污水处理过程多时间尺度模型预测控制方法，控制具有不同时间尺度的溶解氧浓度和硝态氮浓度，保证了出水水质达标。针对由溶解氧浓度和硝态氮浓度采样周期不同导致的时间尺度差异性问题，设计不同时间尺度的预测模型，将溶解氧浓度和硝态氮浓度的预测输出统一至快时间尺度，并采用梯度下降算法以快时间尺度求解控制律，符合实际污水处理厂的运行特点，解决了由控制变量具有不同时间尺度导致的控制器操作性能差的问题。实验结果表明该方法能够获得较好的操作性能，能够以快时间尺度实现溶解氧浓度和硝态氮浓度精确在线控制。
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公开(公告)号：CN112967761B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110255012.9
申请日：2021-03-09
Applicant: 北京北排水环境发展有限公司 , 北京工业大学
Abstract: 本申请公开了一种基于自组织模糊神经网络的污水除磷加药计算方法及介质。该方法包括：确定以第t时刻的出水总磷浓度设定值与实际值的误差以及误差的变化率为输入数据，以第t时刻加药量增量为输出数据；基于自组织模糊神经网络，建立与时刻t相关的网络模型结构，确定第t时刻的结构参数；随时刻步进，针对网络模型结构进行模糊神经网络自组织调整；根据第t时刻的结构参数计算第t+1时刻的结构参数，获得第t+1时刻的输出数据；将第t+1时刻的输出数据加上第t时刻的加药量，获得第t+1时刻的加药量。本发明采用自组织模糊神经网络控制器根据出水总磷的检测值计算加药量，使出水总磷浓度稳定在设定值附近，最大程度节省药剂投加量。
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公开(公告)号：CN114755986A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210296783.7
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京北排水环境发展有限公司 , 北京工业大学
IPC: G05B19/418 , C02F1/00
Abstract: 本发明提供一种污水处理多模型预测控制方法、装置、电子设备及介质，其中，第一控制变量具有第一采样周期T1，第二控制变量具有第二采样周期T2，控制方法包括：步骤1：计算第一采样周期和第二采样周期的最小公倍数ζ；步骤2：根据系统的ζ/T1+ζ/T2‑1个采样状态建立N＝ζ/T1+ζ/T2‑1个子模型，记为M1,M2...MN；步骤3：针对每个子模型建立对应的目标函数J1，J2...JN；步骤4：利用子模型Mk在任意采样时刻tk获取第一控制变量的预测值和第二控制变量的预测值，最小化目标函数Jk，根据公式实现在第一控制变量或第二控制变量有采样值的时刻实时在线控制第一控制变量和第二控制变量的值。
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