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公开(公告)号：CN114861543B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210536143.9
申请日：2022-05-17
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/26 , G06N3/043 , G06N3/08 , G06F113/08
Abstract: 一种数据驱动的石化污水可生化性智能评价方法属于炼化污水处理与资源化利用领域。针对当前石化污水处理过程BOD等关键变量的检测值实时获取困难，导致石化污水可生化性难以在线精确评价的问题，本发明设计了一种数据驱动的石化污水可生化性智能评价模型，实现了对石化污水可生化性的实时准确评价；实验结果表明该智能评价模型可以准确地评价石化污水可生化性，并具有较高的评价精度，保证了石化污水处理过程的安全高效稳定运行。
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公开(公告)号：CN117350149A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311246096.5
申请日：2023-09-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出一种基于分层滤波知识的出水总磷检测方法。针对污水处理过程数据量不足的情况下，难以获得精确检测模型的问题，本发明利用一种基于分层滤波知识的出水总磷检测方法，通过建立基于模糊神经网络的出水总磷智能检测模型，设计基于分层滤波的知识迁徙学习算法对知识进行校正，利用污水处理过程的知识完成检测模型的参数调整，保证污水处理过程运行特征提取的准确性，提高出水总磷的检测精度。
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公开(公告)号：CN115905929A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211676768.1
申请日：2022-12-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种数据和知识驱动的总氮去除量智能检测方法，实现了污水处理过程中总氮去除量的在线智能检测。在污水处理过程中，通常使用来自多个场景的信息来监测其运行状态。由于具有异构特性的数据和知识无法被有效融合，导致难以提供一个统一可靠的监测方案，因此，本发明利用一种数据和知识驱动的模型预测污水处理过程的总氮去除量。该方法通过采集污水处理过程中的数据、约束知识和语义知识表达污水处理过程的运行状态，利用基于过程数据和语义知识的协同优化算法更新智能检测模型，实现污水处理过程总氮去除量的准确检测。
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公开(公告)号：CN113031445B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110269794.1
申请日：2021-03-12
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04 , C02F3/30 , C02F101/16
Abstract: 基于机理模型的污水脱氮过程鲁棒多变量控制方法属于自动控制、信息技术领域。由于污水脱氮过程中的不确定性及非线性问题，传统的基于模型控制、误差反馈控制或数据驱动控制策略，均难以获得理想的控制效果。本发明特点在于：1)只需要进水有机负荷的一种测量信号，即可实现多个控制回路的模型前馈控制；2)结合自适应多变量滑模控制技术，能精确跟踪缺氧池和好氧池的多个关键变量，减少误差保证控制性能。本发明在基准仿真平台的实验结果证明，所述方法能实现多单元硝态氮的精准控制，信号稳定无明显超调。同时能有效抑制能耗和药耗等运行成本，为解决复杂的工业流程控制问题提供可靠的解决方案。
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公开(公告)号：CN112327615B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202011057804.7
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于无抖振模糊滑模的控制方法，属于自动控制、信息技术领域，也属污水处理技术领域。针对污水处理脱氮过程的高度非线性、多变量耦合、干扰严重等特点，本发明实现过程中硝态氮和溶解氧浓度的精确控制；所述方法能进行内回流量和曝气量的自适应调节，保障流程在多变的工况下长期稳定运行；克服强干扰同时保持控制精度，抑制控制信号抖振；并且无需建立精确的数学模型，为模型未知的工业系统提供了新型的控制方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113003692A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110243667.4
申请日：2021-03-05
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于案例推理的城市污水处理脱氮过程加药控制方法，针对城市污水处理过程出水总氮难以优化排放的问题，本发明根据实际水厂运行的优良历史数据，应用偏最小二乘法选取案例库的条件属性变量构建案例库，通过挖掘案例库中的相似案例并进行匹配、推理总氮优化设定值调节甲醇加药量实现出水总氮浓度的控制，能够保证出水总氮排放合格的情况下，降低能耗，避免资源的浪费。
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公开(公告)号：CN110647037A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910899611.7
申请日：2019-09-23
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种基于二型模糊神经网络的污水处理过程协同控制方法，针对污水处理过程难以建立精确的数学模型，污水处理过程具有较强的非线性和不确定性，溶解氧DO浓度和硝态氮NO3-N浓度难以有效控制的特点，实现污水处理过程中溶解氧DO浓度和硝态氮NO3-N浓度的协同控制。该控制方法利用二型模糊神经网络，建立协同模糊神经控制器，搭建协同模糊神经控制器和控制对象的回路，利用协同模糊神经控制方法对溶解氧DO浓度和硝态氮NO3-N浓度进行控制，能够在不同运行工况下对溶解氧DO浓度和硝态氮NO3-N浓度进行快速、准确的控制，提高了污水处理过程在不同工况下的运行性能，实现了令人满意的控制精度。
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公开(公告)号：CN119415919A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411418223.X
申请日：2024-10-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提出一种基于稀疏自编码网络的城市污水处理异常工况智能特征提取方法，实现城市污水处理过程异常工况智能诊断。针对污水处理过程中由于入水波动导致停留时间不确定，从而难以准确关联检测数据与进水状态的挑战，该方法首先通过水动力学计算时滞；其次通过构建数据特征稀疏矩阵以均匀化数据分布；最后建立基于稀疏自编码网络的异常工况特征提取模型，实现城市污水处理过程异常工况智能诊断并提高了检测精度，为污水处理行业提供技术支持。
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公开(公告)号：CN119106254A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202410902598.7
申请日：2024-07-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种随机事件代理模型辅助的污水处理鼓风机轴承温度智能预测方法，解决添加润滑油条件下鼓风机电机轴承温度趋势难以表征的问题，进而实现了鼓风机电机轴承温度的准确预测。首先，利用模糊神经网络作为数据驱动模型的载体，构建轴承温度预测主模型，依据出口空气压力、高速轴振动值、进口空气温度等变量数据在线调整模型参数，实现了未添加润滑油条件下的鼓风机轴承温度预测；其次，运用模糊规则表征添加润滑油事件对鼓风机轴承温度的影响，设计出鼓风机运行随机事情代理模型；最后，结合主模型和代理模型预测添加润滑油条件下的鼓风机轴承温度预测，实现了添加润滑油影响下鼓风机轴承温度的准确预测。
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公开(公告)号：CN118626854A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410763469.4
申请日：2024-06-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/214 , G06F30/27 , G06N7/02 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出一种基于自组织堆叠二型模糊神经网络的出水总氮智能检测方法，实现了污水处理过程中多工况下出水总氮的实时智能检测。针对污水处理过程存在多种运行工况，无法利用单一固定的数学模型进行表达，因此，本发明利用堆叠二型模糊神经网络模拟具有多个运行工况的污水处理过程。该方法通过分析污水处理过程数据，建立基于堆叠二型模糊神经网络的出水总氮智能检测模型，利用城市污水处理过程数据更新检测模型参数，通过评估二型模糊神经网络的性能指导检测模型的结构调整，形成一个层次化的网络结构，实现多工况下出水总氮的快速准确检测。
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