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公开(公告)号：CN116520702A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310526184.4
申请日：2023-05-10
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种污水处理过程自适应约束多目标运行优化控制方法，涉及污水处理技术领域。该方法首先通过递推双线性子空间辨识建模方法建立能耗、出水水质、出水指标模型；再通过自适应约束多目标进化方法优化能耗和出水水质并处理出水指标约束，获得硝态氮SNO2和溶解氧DO5浓度的优化设定值；最后采用无模型自适应预测控制实现对SNO2和溶解氧DO5浓度的实时控制。该方法完成了对SNO2和DO5浓度优化设定值的高性能精确控制，能够有效提高污水处理过程的运行效率和稳定性，在出水指标满足排放标准的基础上实现污水处理过程的节能降耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115356930A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211016140.9
申请日：2022-08-24
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种污水处理过程中的多目标优化控制系统及方法，涉及污水处理自动化控制技术领域。本发明利用自适应网格技术对优化能耗、出水水质模型获得的外部档案集个体进行划分，根据网格密度确定稀疏解和拥挤解，针对稀疏解和拥挤解分别采用邻近圆策略和混合扰动策略对其邻域进行搜索，改善Pareto前沿的分布性；利用基于个体信息的遗传操作产生下一次迭代种群，通过精英引导策略对种群中较差个体进行引导学习，改善种群质量，提高Pareto前沿的收敛性和算法的搜索效率，利用模糊隶属函数法从优化解中确定污水处理过程控制回路的最优设定值，得到更合适的优化设定值。利用PID控制器对最优设定值进行跟踪控制，保证污水处理过程的平稳运行。
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公开(公告)号：CN115356931B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202211016390.2
申请日：2022-08-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于迭代学习和子空间辨识的粉体粒度PDF形状建模方法，涉及粉体粒度控制技术领域。步骤如下：1)采集盘磨系统的输入输出数据，包括磨盘间隙、喂料量和粉体粒度PDF形状数据；2)采用RBF‑NN对粉体粒度PDF形状对应的权值进行解耦计算；3)采用迭代学习选择一组最优高斯基函数；4)采用子空间辨识建立权值的线性动态模型；5)结合权值线性动态模型和RBF‑NN对粉体粒度PDF形状的近似，可得粉体粒度PDF形状的动态模型。本发明采用迭代学习选择高斯基函数，使其对粉体粒度PDF形状的逼近误差最小，极大改善了建模效果；使用子空间辨识建立权值线性动态模型，在保证良好建模精度同时降低模型复杂度，特别符合实际应用时对模型简单易用的要求。
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公开(公告)号：CN115356930B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202211016140.9
申请日：2022-08-24
Applicant: 东北大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种污水处理过程中的多目标优化控制系统及方法，涉及污水处理自动化控制技术领域。本发明利用自适应网格技术对优化能耗、出水水质模型获得的外部档案集个体进行划分，根据网格密度确定稀疏解和拥挤解，针对稀疏解和拥挤解分别采用邻近圆策略和混合扰动策略对其邻域进行搜索，改善Pareto前沿的分布性；利用基于个体信息的遗传操作产生下一次迭代种群，通过精英引导策略对种群中较差个体进行引导学习，改善种群质量，提高Pareto前沿的收敛性和算法的搜索效率，利用模糊隶属函数法从优化解中确定污水处理过程控制回路的最优设定值，得到更合适的优化设定值。利用PID控制器对最优设定值进行跟踪控制，保证污水处理过程的平稳运行。
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公开(公告)号：CN117518778A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311514699.9
申请日：2023-11-14
Applicant: 东北大学
IPC: G05B11/42
Abstract: 本发明提供了一种具有间断Pareto前沿的污水处理过程多目标优化控制方法，涉及污水处理自动化控制技术领域，包括如下步骤：S1、基于在线序贯随机权神经网络建立能耗和出水水质模型，所述能耗和出水水质模型用以准确地描述污水处理过程的优化目标；S2、根据优化方案优化所建立的能耗和出水水质模型，获得最优设定值；S3、采用PID控制器对最优设定值进行跟踪控制，实现污水处理过程的优化控制。本发明提高算法的分布性和收敛性，能够获得质量更高的优化设定值，可以在保证出水水质达标的前提下有效地降低能耗，净化水质，为实际污水厂的优化控制提供了一种新的参考方法。
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公开(公告)号：CN115356931A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211016390.2
申请日：2022-08-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于迭代学习和子空间辨识的粉体粒度PDF形状建模方法，涉及粉体粒度控制技术领域。步骤如下：1)采集盘磨系统的输入输出数据，包括磨盘间隙、喂料量和粉体粒度PDF形状数据；2)采用RBF‑NN对粉体粒度PDF形状对应的权值进行解耦计算；3)采用迭代学习选择一组最优高斯基函数；4)采用子空间辨识建立权值的线性动态模型；5)结合权值线性动态模型和RBF‑NN对粉体粒度PDF形状的近似，可得粉体粒度PDF形状的动态模型。本发明采用迭代学习选择高斯基函数，使其对粉体粒度PDF形状的逼近误差最小，极大改善了建模效果；使用子空间辨识建立权值线性动态模型，在保证良好建模精度同时降低模型复杂度，特别符合实际应用时对模型简单易用的要求。
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