[发明专利]一种基于二型模糊宽度学习的污泥膨胀智能决策方法

权利要求书

1.一种基于二型模糊宽度学习的污泥膨胀智能决策方法，其特征在于，建立基于宽度学习网络的决策模型为抑制污泥膨胀提供决策支持，其中利用二型模糊神经元替代宽度学习网络的特征层神经元，实现污泥膨胀精准决策，降低污泥膨胀发生率，包括以下步骤：

(1)运行数据采集：以活性污泥法污水处理系统为研究对象，通过安装在现场的仪表采集运行数据，包括：溶解氧，出水总氮，出水总磷，出水污泥负荷，曝气池温度，出水酸碱度，从而实现数据的实时采集；仪表采集的数据通过通讯协议传输到可编程逻辑控制器，可编程逻辑控制器通过通信协议将运行数据传输到上位机，上位机中的数据通过局域网传输到数据处理服务器；

(2)运行数据预处理：以运行数据为研究对象，选取与污泥膨胀相关的过程变量作为智能决策模型的输入变量：溶解氧，出水总氮，出水总磷，出水污泥负荷，曝气池温度，出水酸碱度；将获取的输入变量归一化至[0,1]；操作建议作为污泥膨胀智能决策模型的输出变量；将所有样本数据分为两组，一组包含P个训练样本，另一组包含M个测试样本，一般要求PM；

(3)设计用于污泥膨胀决策的二型模糊宽度学习模型：利用二型模糊宽度学习网络建立污泥膨胀决策模型，二型模糊宽度学习网络结构共有四层，包括输入层、区间二型模糊神经网络层、增强层和输出层；其结构为6-I-J-10的连接方式，确定用于污泥膨胀决策的模型输入层神经元个数为6，区间二型模糊神经网络层子网络个数为I，I取[1,10]之间的任意正整数；增强层神经元组数为J，J取[2,20]之间的任意正整数；输出层神经元个数为10，使用P个训练样本训练二型模糊宽度学习网络，污泥膨胀决策模型的输入量为x(t)＝[x₁(t),x₂(t),…,x_P(t)]，x_n(t)＝[x_1n(t),x_2n(t),x_3n(t),x_4n(t),x_5n(t),x_6n(t)]为归一化后第t次迭代时第n个样本，n＝1,2,…,P，x_1n(t)为归一化后第t次迭代时第n个样本中溶解氧浓度，x_2n(t)为归一化后第t次迭代时第n个样本中出水总氮浓度，x_3n(t)为归一化后第t次迭代时第n个样本中出水总磷浓度，x_4n(t)为归一化后第t次迭代时第n个样本中出水污泥负荷浓度，x_5n(t)为归一化后第t次迭代时第n个样本中曝气池温度值，x_6n(t)为归一化后第t次迭代时第n个样本中出水酸碱度值，污泥膨胀决策模型的输出量为操作建议Y_d(t)＝[Y_d1(t),Y_d2(t),…,Y_dP(t)]，Y_dn(t)＝[Y_1dn(t),Y_2dn(t),…,Y_10dn(t)]为第t次迭代时第n个样本的操作建议，Y_1dn(t)为操作建议1，即为增大生化池曝气量，控制溶解氧浓度2-3mg/L，Y_2dn(t)为操作建议2，即为投加尿素至生化池中，控制生物需氧量和氮浓度的比例大于100:3，Y_3dn(t)为操作建议3，即为投加磷酸钠至生化池中，控制生物需氧量和磷浓度的比例大于100:1，Y_4dn(t)为操作建议4，即为调整运行参数，增大污泥回流比至25％-50％，Y_5dn(t)为操作建议5，即为通入锅炉蒸汽，提高污水温度至22℃以上，Y_6dn(t)为操作建议6，即为投加工业硫酸或氢氧化钙调节pH，控制曝气池内pH至6.5-8.5，Y_7dn(t)为操作建议7，即为增大剩余污泥排放量至13000m³/d以上，Y_8dn(t)为操作建议8，即为降低曝气池污泥浓度至1200mg/L，Y_9dn(t)为操作建议9，即为增大硝化液回流比至300％以上，Y_10dn(t)为操作建议10，即为增大曝气池杀菌剂浓度至12-14mg/L，基于二型模糊宽度学习网络的决策模型中各层表示如下：

二型模糊宽度学习网络输入层：该层由6个神经元组成，每个神经元输出如下：

u_s(t)＝x_s(t),s＝1,2,...,6, (1)

其中，u_s(t)为第t次迭代时二型模糊宽度学习网络输入层第s个神经元的输出值；

二型模糊宽度学习网络区间二型模糊神经网络层：区间二型模糊神经网络层由I个子网络组成，其每个区间二型模糊神经网络子网络结构共有五层，包括输入层、隶属函数层、激活层、后件层和输出层；其结构为6-L-Q-V-V的连接方式，确定每个区间二型模糊神经网络的输入层神经元个数为6，隶属函数层神经元个数为L，L取[2,20]之间的任意正整数；激活层神经元个数为Q，Q取[2,20]之间的任意正整数；后件层神经元个数为V，输出层神经元个数为V，V取[2,10]之间的任意正整数；各层输出可以表示为：

区间二型模糊神经网络子网络输入层：该层由6个神经元组成，每个神经元输出如下：

r_s(t)＝u_s(t), (2)

其中，r_s(t)为第t次迭代时区间二型模糊神经网络子网络输入层第s个神经元的输出值；

区间二型模糊神经网络子网络隶属函数层：该层由L个神经元组成，该层输出可以表示为：

其中，μ_ls(t)为第t次迭代时区间二型模糊神经网络子网络隶属函数层第l个神经元的输出值，ξ_ls(t)为第t次迭代时第s个输入和第l个隶属函数层神经元的不确定中心，ξ_ls(t)为第t次迭代时第s个输入和第l个隶属函数层神经元的不确定中心的下界，在区间(0,1]中随机取值；ξ_ls(t)为第t次迭代时第s个输入和第l个隶属函数层神经元的不确定中心的上界，在区间(0,1]中随机取值，且不确定中心下界取值小于上界取值；σ_ls(t)为第t次迭代时第s个输入和第l个隶属函数层神经元的固定标准差，在区间(0,1]中随机取值；

区间二型模糊神经网络子网络激活层：该层由Q个神经元组成，该层输出可以表示为：

其中，f_q(t)为第t次迭代时区间二型模糊神经网络子网络激活层第q个神经元的激活强度，f_q(t)和为第t次迭代时激活层第q个神经元的激活强度的下界和上界；

区间二型模糊神经网络子网络后件层：该层由V个神经元组成，该层输出可以表示为：

其中，o_v(t)和为第t次迭代时区间二型模糊神经网络子网络后件层第v个神经元的输出的下界和上界，w_vq(n)和为第t次迭代时后件层第v个神经元和激活层第q个神经元之间的权值的下界和上界，均在区间[-1,1]中随机取值，且权值下界取值小于上界取值；

区间二型模糊神经网络子网络输出层：该层由V个神经元组成，该层输出可以表示为：

其中，o_v(t)为第t次迭代时区间二型模糊神经网络子网络输出层第v个神经元的输出值；

二型模糊宽度学习网络增强层：该层由J组神经元组成，该层输出可以表示为：

H(t)＝[h₁(t),h₂(t),...,h_J(t)], (9)

h_j(t)＝ζ_j(O(t)w_hj(t)+β_hj(t)),j＝1,2,...,J, (10)

其中，H(t)为第t次迭代时二型模糊宽度学习网络增强层的输出值，h_j(t)为第t次迭代时增强层第j组神经元的输出值，ζ_j()为增强层第j组神经元的激活函数，O(t)＝[o₁(t),o₂(t),…,o_I(t)]为第t次迭代时区间二型模糊神经网络层的输出值，o_i(t)＝[o₁(t),o₂(t),…,o_V(t)]为第t次迭代时区间二型模糊神经网络层第i个子网络的输出值，i＝1,2,…,I，w_hj(t)和β_hj(t)为第t次迭代时区间二型模糊神经网络层和增强层第j组神经元之间的权值和偏差值；

二型模糊宽度学习网络输出层：该层由10个神经元组成，该层输出可以表示为：

其中，Y(t)为第t次迭代时二型模糊宽度学习网络输出层的输出值，w_i(t)为第t次迭代时二型模糊宽度学习网络输出层和区间二型模糊神经网络层第i个子网络之间的权值，w_j(t)为第t次迭代时二型模糊宽度学习网络输出层和增强层第j组神经元之间的权值；

(4)训练基于二型模糊宽度学习网络的决策模型，具体为：

①设当前迭代次数t＝1，基于二型模糊宽度学习网络的决策模型的最大迭代次数为K＝30；

②给定二型模糊宽度学习网络的初始区间二型模糊神经网络层子网络个数为I，增强层神经元组数为J，每个区间二型模糊神经网络层子网络的隶属函数层神经元个数为L，激活层神经元个数为Q，后件层神经元个数为V，输出层神经元个数为V；

③根据公式(1)-(10)计算二型模糊宽度学习网络的输出Y(t)，二型模糊宽度学习网络输出的正确率表示为：

A(t)＝TF(t)/P, (12)

其中，A(t)为第t次迭代时模糊宽度学习网络的输出正确率，TF(t)为第t次迭代时模糊宽度学习网络输出与实际值相同的样本数；运用伪逆算法调整二型模糊宽度学习网络的参数：

W(t)＝D(t)⁺Y_d(t), (13)

其中，W(t)＝[W_i(t)，W_j(t)]为第t次迭代时二型模糊宽度学习网络的输出层与区间二型模糊神经网络层和增强层之间的权值，W_i(t)为第t次迭代时二型模糊宽度学习网络输出层和区间二型模糊神经网络层之间的权值，W_j(t)为第t次迭代时二型模糊宽度学习网络输出层和增强层之间的权值；D(t)＝[O(t)，H(t)]，λ为正常数，在区间(0,1]中随机取值，E为单位矩阵；

④令t＝t+1，若t≤K时或A(t)＞0.05时，返回步骤③；若t＞K且A(t)≤0.05时停止计算跳出循环，完成训练；

(5)污泥膨胀智能决策

利用训练好的二型模糊宽度学习网络污泥膨胀决策模型，使用M个测试样本的溶解氧，出水总氮，出水总磷，出水污泥负荷，曝气池温度，出水酸碱度作为模型的输入变量，得到模型的污泥膨胀类别输出值，即为待测样本所属类别对应的操作建议，其包括：操作建议1：增大生化池曝气量，控制溶解氧浓度2-4mg/L，操作建议2：投加尿素至生化池中，控制生物需氧量和氮浓度的比例大于100mg/L:3mg/L，操作建议3：投加磷酸钠至生化池中，控制生物需氧量和磷浓度的比例大于100mg/L:1mg/L，操作建议4：调整运行参数，增大污泥回流比至25％-50％，操作建议5：通入锅炉蒸汽，提高污水温度至22℃以上，操作建议6：投加工业硫酸或氢氧化钙调节pH，控制曝气池内pH至6.5-8.5，操作建议7：增大污泥负荷至0.2-0.3kgBOD₅/kgMLSS.d，操作建议8：缩短曝气池污泥龄至7-15d，操作建议9：增大硝化液回流比至300％以上，操作建议10：增大曝气池杀菌剂浓度至12-14mg/L。