[发明专利]采用神经回路网和向后传播算法的废水处理人工智能控制系统和方法

摘要

本发明涉及一种人工智能控制系统，该人工智能控制系统基于流入水的性质和反应槽内的状态，与目标处理水质的溶解氧，以及微生物的滞留时间等的可变因数进行自动控制，从韩国方面来说，本发明涉及下述人工智能控制系统，该人工智能控制系统采用下述的学习方法和进行控制的算法，无论工法之间的差别和废水处理场的容量和流量(flow)的变化等情况，均可借助采用若干修正和新的数据的再学习和调制，适合用于大部分的废水处理场，通过新的数据的累积，进行更新，进行调制以便获得更高的效率，该学习方法指通过下述方法，收集已有的专家的的知识，制作适合的知识库，采用该知识库，让人工智能(神经控制器)学习，设定与温度的变化和浓度的变化等相对应的溶解氧的浓度，计算适合的SRT，对剩余的污泥等进行控制。

主权项

1.一种废水处理的控制方法，其特征在于该方法包括下述步骤：以复合方式测定流入上述废水处理场的流入水特性，反应槽状态特性，流出水效率特性的动态的目前值；通过计算机，收集上述已测定的动态的目前值的数据，以物理量数据对其进行运算处理；通过上述计算机中的程序，对上述已测定的特性的目前值进行比较，求出好氧槽1层的溶解氧量和好氧槽2层的溶解氧量以及微生物滞留时间(SRT)的适合的目标值(SP)；将已求出的适合的目标值(SP)，与目前的好氧槽1层和好氧槽2层的溶解氧量和微生物滞留时间(SRT)的目前值进行比较，将其运算处理为模拟和数字控制输出值；通过已获得的上述控制输出值，对好氧槽1层和好氧槽2层的空气调节阀和污泥抽吸泵进行控制；上述程序通过采用后向传播的神经回路网控制程序，求出上述适合目标值。