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公开(公告)号：CN103499982B
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201310456956.8
申请日：2013-09-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 针对污水处理过程高度非线性、强耦合性、时变、大滞后和不确定性严重等特点，本发明提出一种基于神经网络的污水处理过程自组织控制方法，实现对污水处理过程中溶解氧(DO)浓度的控制；该控制方法通过建立神经网络直接控制系统，利用神经网络自组织设计实现控制器的结构调整，从而提高控制效果，实现溶解氧浓度的自组织控制；解决了当前基于开关控制和PID控制自适应能力较差，并且控制器结构难以自组织的问题；实验结果表明该方法能够快速、准确地控制溶解氧浓度，并具有较强的自适应能力，提高污水处理的质量和效率、降低污水处理成本，促进污水处理厂高效稳定运行。
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公开(公告)号：CN103605882B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201310518067.X
申请日：2013-10-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种丝状菌污泥膨胀指数SVI特征模型的构建方法是先进制造技术领域的重要分支，也是水处理领域的重要组成部分。针对引发丝状菌污泥膨胀的因素众多、机理模型难以建立的问题，该模型基于丝状菌污泥膨胀致因因素分析，提取了丝状菌生长的动力学特性，运用数据统计方法校正模型参数；通过相关过程变量和丝状菌污泥膨胀机理实现了SVI预测，解决了污泥膨胀模型难建立的问题，提高了模型在污水处理过程中对环境差异的适应能力，保障污水处理过程异常工况的监控。实验结果表明该模型能够快速有效的预测污泥膨胀指数SVI值，预测精度较高，对环境差异具有很好的适应能力，保障了污水处理过程异常工况的监控和高效稳定运行。
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公开(公告)号：CN103605882A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310518067.X
申请日：2013-10-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种丝状菌污泥膨胀指数SVI特征模型的构建方法是先进制造技术领域的重要分支，也是水处理领域的重要组成部分。针对引发丝状菌污泥膨胀的因素众多、机理模型难以建立的问题，该模型基于丝状菌污泥膨胀致因因素分析，提取了丝状菌生长的动力学特性，运用数据统计方法校正模型参数；通过相关过程变量和丝状菌污泥膨胀机理实现了SVI预测，解决了污泥膨胀模型难建立的问题，提高了模型在污水处理过程中对环境差异的适应能力，保障污水处理过程异常工况的监控。实验结果表明该模型能够快速有效的预测污泥膨胀指数SVI值，预测精度较高，对环境差异具有很好的适应能力，保障了污水处理过程异常工况的监控和高效稳定运行。
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公开(公告)号：CN103499982A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310456956.8
申请日：2013-09-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 针对污水处理过程高度非线性、强耦合性、时变、大滞后和不确定性严重等特点，本发明提出一种基于神经网络的污水处理过程自组织控制方法，实现对污水处理过程中溶解氧(DO)浓度的控制；该控制方法通过建立神经网络直接控制系统，利用神经网络自组织设计实现控制器的结构调整，从而提高控制效果，实现溶解氧浓度的自组织控制；解决了当前基于开关控制和PID控制自适应能力较差，并且控制器结构难以自组织的问题；实验结果表明该方法能够快速、准确地控制溶解氧浓度，并具有较强的自适应能力，提高污水处理的质量和效率、降低污水处理成本，促进污水处理厂高效稳定运行。
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