[发明专利]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有效
| 申请号： | 202011080017.4 | 申请日： | 2020-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN112346338B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 韩红桂;付世佳;伍小龙;乔俊飞 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 刘萍 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模糊 神经网络 污水处理 过程 分层 模型 预测 控制 方法 | ||
【主权项】：
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