[发明专利]一种废水处理系统出水COD的软测量方法和系统

权利要求书

1.一种废水处理系统出水COD的软测量方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)测定进入A/A/O废水处理系统的水力停留时间HRT、进水pH值、好氧池DO和混合液回流比r，以及从废水处理系统流出的实际出水COD值；

(2)收集上述已测定的数据样本，采用自适应模糊C均值聚类算法，对数据进行聚类分析，根据得到的聚类数在MATLAB中建立起COD模糊神经网络模型，对模型进行训练，直到误差满足要求；

(3)将训练好的模糊神经网络模型嵌入工控机中，并使用组态软件MCGS构建好人机交互界面；

(4)采用OPC技术实现COD模糊神经网络模型与组态软件之间的数据交换，将组态软件收集好的数据输送至COD模糊神经网络模型，计算出出水COD的预测值，再把该值返回至工控机人机交互界面；

(5)不断重复步骤(4)，从而实现废水处理系统出水COD的在线实时监测。

2.根据权利要求1所述的软测量方法，其特征在于，所述数据样本矩阵为X＝{x₁，x₂，…，x_n}，其中x_i＝[x_1i，x_2i，…，x_pi]^T，模糊C均值聚类就是求使聚类目标函数J(U，V)最小的隶属度矩阵U＝[u_ij]_c×n；以及聚类中心V＝{v₁，v₂，…，v_c}，其中v_i＝[v_1i，v_2i，…，v_pi]^T；

X={x1,x2,...,xn}=x11x12...x1nx21x22...x2n.........xp1xp2...xpn---(1)]]>

J(U,V)=Σi=1cΣj=1nuijmdij2---(2)]]>

Σi=1cuij=1,1≤j≤n,2≤c≤n---(3)]]>

d_ij＝‖x_j-v_i‖            (4)

式中：p为所选参数个数，n为参数观测数据总数；c为聚类数，m为模糊加权指数，d_ij为数据x_j到聚类中心v_i的欧氏距离；

所述自适应模糊C均值聚类算法具体包括以下步骤：

(1)初始聚类数c＝2；

(2)给定迭代标准ε＞0，k＝0，模糊加权指数m＝2，B(1)＝0，选取[0，1]上的均匀分布随机数来确定初始聚类中心V⁽⁰⁾；

(3)计算隶属度矩阵U^(k)：

uij(k)=1Σr=1c(dijkdrj(k))2m-1]]>

(4)通过下式计算聚类中心V(^k+1)：

vi(k+1)=Σj=1n(uij(k))mxjΣj=1n(uij(k))m;]]>

(5)若‖V^(k+1)-V^(k)‖≤ε，则转到步骤(6)；否则，置k＝k+1，转到步骤(3)；

(6)计算有效性函数B(c)，若2＜c＜n，B(c-1)＞B(c-2)并且B(c-1)＞B(c)，则聚类过程结束，得到聚类数c-1，否则，置c＝c+1，转向步骤(2)

B(c)=Σi=1cΣj=1nuijm||vi-x‾||2/(c-1)Σi=1cΣj=1nuijm||xj-vi||2/(n-c)]]>

x‾=Σi=1cΣj=1nuijmxjn]]>

其中为总体数据样本的中心向量。