公布日：2024.01.26

申請日：2023.10.25

分類號：G05B13/04(2006.01)I

摘要

本發(fā)明公開了一種污水處理工藝的藥劑投加控制方法及系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟；水質(zhì)信息及流量數(shù)據(jù)的預(yù)處理、工藝?yán)碚撚?jì)算步驟、未來輸入預(yù)測步驟、藥劑需求模型建模步驟、模型自適應(yīng)更新步驟、MPC模型預(yù)判控制步驟、未來期望輸出步驟、斷面輸出及總出水輸出反饋步驟；本發(fā)明的系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、工藝模型計(jì)算模塊、未來輸入預(yù)測模塊、模型自適應(yīng)更新模塊、藥劑需求模型建模模塊、MPC模型預(yù)判控制模塊、未來期望輸出模塊和斷面輸出及總出水輸出反饋模塊。本發(fā)明的污水處理工藝的藥劑投加控制方法及系統(tǒng)，具有能夠?qū)崿F(xiàn)污水工藝控制過程的平滑、穩(wěn)定、可靠并且能夠節(jié)約污水處理工藝的成本等優(yōu)點(diǎn)。

權(quán)利要求書

1.一種污水處理工藝的藥劑投加控制方法，其特征是，包括如下步驟：步驟1：數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟；水質(zhì)信息及流量數(shù)據(jù)的預(yù)處理；步驟2：工藝?yán)碚撚?jì)算步驟；通過工藝?yán)碚撚?jì)算獲取基礎(chǔ)當(dāng)量；步驟3：未來輸入預(yù)測步驟；根據(jù)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)的前段時(shí)間的工藝水質(zhì)數(shù)據(jù)，預(yù)測到未來輸入水質(zhì)；步驟4：藥劑需求模型建模步驟；對基礎(chǔ)當(dāng)量采用大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)規(guī)律，建立基礎(chǔ)當(dāng)量和藥劑投加的藥劑需求模型；步驟5：模型自適應(yīng)更新步驟；獲取一段時(shí)間的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，更新工藝模型；步驟6：MPC模型預(yù)判控制步驟；步驟7：未來期望輸出步驟；步驟8：斷面輸出及總出水輸出反饋步驟。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理工藝的藥劑投加控制方法，其特征是，所述步驟1中，所述數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法包括采用趨勢法、閾值法去除異常值的步驟。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理工藝的藥劑投加控制方法，其特征是，所述步驟1中，所述步驟1中，所述數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法包括均值濾波的步驟。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理工藝的藥劑投加控制方法，其特征是，所述步驟3中，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未來輸入及期望輸出預(yù)測方法，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建預(yù)測模型。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理工藝的藥劑投加控制方法，其特征是，所述步驟5中，所述模型自適應(yīng)更新步驟中，根據(jù)水質(zhì)因素、流量因素、天氣因素的影響，根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整和更新模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理工藝的藥劑投加控制方法，其特征是，所述步驟6中，所述MPC模型預(yù)判控制步驟包括如下步驟：步驟61：建立價(jià)值函數(shù)J(k)；步驟62：根據(jù)計(jì)劃藥劑投加量，計(jì)算價(jià)值函數(shù)的一階梯度極點(diǎn)及對應(yīng)的G值；步驟63：根據(jù)一階梯度G值，計(jì)算二階導(dǎo)數(shù)矩陣H值；步驟64：根據(jù)G值和H值，計(jì)算藥劑投加的修正量；步驟65：根據(jù)藥劑投加修正量，更新新的藥劑投加；如果更新藥劑投加量和上一步投加量差值小于給定閾值，結(jié)束循環(huán)，輸出藥劑投加量；步驟66：計(jì)算新的藥劑投加預(yù)期的價(jià)值，如果小于當(dāng)前價(jià)值，計(jì)劃投加量調(diào)整為新的藥劑投加；如果大于當(dāng)前價(jià)值，縮短價(jià)值調(diào)整一半步長，更新計(jì)劃藥劑投加量，跳回步驟62。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理工藝的藥劑投加控制方法的系統(tǒng)，其特征是，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、工藝模型計(jì)算模塊、未來輸入預(yù)測模塊、模型自適應(yīng)更新模塊、藥劑需求模型建模模塊、MPC模型預(yù)判控制模塊、未來期望輸出模塊和斷面輸出及總出水輸出反饋模塊；所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于水質(zhì)信息及流量數(shù)據(jù)的預(yù)處理；所述工藝?yán)碚撚?jì)算模塊，用于通過工藝?yán)碚撚?jì)算獲取基礎(chǔ)當(dāng)量；所述未來輸入預(yù)測模塊，用于根據(jù)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)的前段時(shí)間的工藝水質(zhì)數(shù)據(jù)，預(yù)測到未來輸入水質(zhì)；所述模型自適應(yīng)更新模塊，用于獲取一段時(shí)間的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，更新工藝模型；所述藥劑需求模型建模模塊，用于對基礎(chǔ)當(dāng)量及大數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，建立基礎(chǔ)當(dāng)量和藥劑投加的藥劑需求模型；所述MPC模型預(yù)判控制模塊，用于根據(jù)未來多步輸入信息以及價(jià)值函數(shù)，找到控制的最優(yōu)值；所述未來期望輸出模塊，用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)包含斷面輸出及總出水輸出等數(shù)據(jù)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)模型來預(yù)測后續(xù)工藝對于關(guān)鍵水質(zhì)參數(shù)的消減，根據(jù)預(yù)測及總出水的水質(zhì)目標(biāo)，生成當(dāng)前工藝的輸出期望值；所述斷面輸出及總出水輸出反饋模塊，用于根據(jù)輸出和期望值的誤差，把誤差作為補(bǔ)償量加在MPC控制參考值之上，補(bǔ)償由于模型不準(zhǔn)，數(shù)據(jù)不準(zhǔn)，控制不準(zhǔn)等因素造成的誤差。

8.一種電子設(shè)備，包括：至少一個(gè)處理器；以及與所述至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器；其中，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)處理器能夠執(zhí)行權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的污水處理工藝的藥劑投加控制方法。

9.一種存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，所述計(jì)算機(jī)指令用于使所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的污水處理工藝的藥劑投加控制方法。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的污水處理工藝的藥劑投加控制方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明是為避免上述已有技術(shù)中存在的不足之處，提供一種污水處理工藝的藥劑投加控制方法及系統(tǒng)，以對礦井的濕熱環(huán)境進(jìn)行不同工況的模擬。

本發(fā)明為解決技術(shù)問題采用以下技術(shù)方案。

本發(fā)明的一種污水處理工藝的藥劑投加控制方法，其包括如下步驟：

步驟1：數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟；水質(zhì)信息及流量數(shù)據(jù)的預(yù)處理；

步驟2：工藝?yán)碚撚?jì)算步驟；通過工藝?yán)碚撚?jì)算獲取基礎(chǔ)當(dāng)量；

步驟3：未來輸入預(yù)測步驟；根據(jù)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)的前段時(shí)間的工藝水質(zhì)數(shù)據(jù)，預(yù)測到未來輸入水質(zhì)；

步驟4：藥劑需求模型建模步驟；對基礎(chǔ)當(dāng)量采用大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)規(guī)律，建立基礎(chǔ)當(dāng)量和藥劑投加的藥劑需求模型；

步驟5：模型自適應(yīng)更新步驟；獲取一段時(shí)間的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，更新工藝模型；

步驟6：MPC模型預(yù)判控制步驟；

步驟7：未來期望輸出步驟；

步驟8：斷面輸出及總出水輸出反饋步驟。

本發(fā)明的一種污水處理工藝的藥劑投加控制方法的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)也在于：

優(yōu)選地，所述步驟1中，所述數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法包括采用趨勢法、閾值法去除異常值的步驟。

優(yōu)選地，所述步驟1中，所述步驟1中，所述數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法包括均值濾波的步驟。

優(yōu)選地，所述步驟3中，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未來輸入及期望輸出預(yù)測方法，采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建預(yù)測模型。

優(yōu)選地，所述步驟5中，所述模型自適應(yīng)更新步驟中，根據(jù)水質(zhì)因素、流量因素、天氣因素的影響，根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整和更新模型。

優(yōu)選地，所述步驟6中，所述MPC模型預(yù)判控制步驟包括如下步驟：

步驟61：建立價(jià)值函數(shù)J(k)；

步驟62：根據(jù)計(jì)劃藥劑投加量，計(jì)算價(jià)值函數(shù)的一階梯度極點(diǎn)及對應(yīng)的G值；

步驟63：根據(jù)一階梯度G值，計(jì)算二階導(dǎo)數(shù)矩陣H值；

步驟64：根據(jù)G值和H值，計(jì)算藥劑投加的修正量；

步驟65：根據(jù)藥劑投加修正量，更新新的藥劑投加；如果更新藥劑投加量和上一步投加量差值小于給定閾值，結(jié)束循環(huán)，輸出藥劑投加量；

步驟66：計(jì)算新的藥劑投加預(yù)期的價(jià)值，如果小于當(dāng)前價(jià)值，計(jì)劃投加量調(diào)整為新的藥劑投加；如果大于當(dāng)前價(jià)值，縮短價(jià)值調(diào)整一半步長，更新計(jì)劃藥劑投加量，跳回步驟62。

本發(fā)明還公開了一種污水處理工藝的藥劑投加控制方法的系統(tǒng)，其包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、工藝模型計(jì)算模塊、未來輸入預(yù)測模塊、模型自適應(yīng)更新模塊、藥劑需求模型建模模塊、MPC模型預(yù)判控制模塊、未來期望輸出模塊和斷面輸出及總出水輸出反饋模塊；

所述數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于水質(zhì)信息及流量數(shù)據(jù)的預(yù)處理；

所述工藝?yán)碚撚?jì)算模塊，用于通過工藝?yán)碚撚?jì)算獲取基礎(chǔ)當(dāng)量；

所述未來輸入預(yù)測模塊，用于根據(jù)當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)的前段時(shí)間的工藝水質(zhì)數(shù)據(jù)，預(yù)測到未來輸入水質(zhì)；

所述模型自適應(yīng)更新模塊，用于獲取一段時(shí)間的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合，更新工藝模型；

所述藥劑需求模型建模模塊，用于對基礎(chǔ)當(dāng)量及大數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，建立基礎(chǔ)當(dāng)量和藥劑投加的藥劑需求模型；

所述MPC模型預(yù)判控制模塊，用于根據(jù)未來多步輸入信息以及價(jià)值函數(shù)，找到控制的最優(yōu)值；

所述未來期望輸出模塊，用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)包含斷面輸出及總出水輸出等數(shù)據(jù)，利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，根據(jù)模型來預(yù)測后續(xù)工藝對于關(guān)鍵水質(zhì)參數(shù)的消減，根據(jù)預(yù)測及總出水的水質(zhì)目標(biāo)，生成當(dāng)前工藝的輸出期望值；

所述斷面輸出及總出水輸出反饋模塊，用于根據(jù)輸出和期望值的誤差，把誤差作為補(bǔ)償量加在MPC控制參考值之上，補(bǔ)償由于模型不準(zhǔn)，數(shù)據(jù)不準(zhǔn)，控制不準(zhǔn)等因素造成的誤差。

本發(fā)明還公開了一種電子設(shè)備，包括：至少一個(gè)處理器；以及與所述至少一個(gè)處理器通信連接的存儲(chǔ)器；其中，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行的指令，所述指令被所述至少一個(gè)處理器執(zhí)行，以使所述至少一個(gè)處理器能夠執(zhí)行所述的污水處理工藝的藥劑投加控制方法。

本發(fā)明還公開了一種存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令的非瞬時(shí)計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，所述計(jì)算機(jī)指令用于使所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行根據(jù)所述的污水處理工藝的藥劑投加控制方法。

本發(fā)明還公開了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序在被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)根據(jù)所述的污水處理工藝的藥劑投加控制方法。

與已有技術(shù)相比，本發(fā)明有益效果體現(xiàn)在：

本發(fā)明公開了一種污水處理工藝的藥劑投加控制方法及系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟；水質(zhì)信息及流量數(shù)據(jù)的預(yù)處理、工藝?yán)碚撚?jì)算步驟、未來輸入預(yù)測步驟、藥劑需求模型建模步驟、模型自適應(yīng)更新步驟、MPC模型預(yù)判控制步驟、未來期望輸出步驟、斷面輸出及總出水輸出反饋步驟；本發(fā)明的系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、工藝模型計(jì)算模塊、未來輸入預(yù)測模塊、模型自適應(yīng)更新模塊、藥劑需求模型建模模塊、MPC模型預(yù)判控制模塊、未來期望輸出模塊和斷面輸出及總出水輸出反饋模塊。各個(gè)步驟和各個(gè)模塊協(xié)同工作構(gòu)成一個(gè)有機(jī)整體，形成更加穩(wěn)定、可靠、經(jīng)濟(jì)的污水處理藥劑投加。

本發(fā)明具有以下幾個(gè)方面的優(yōu)點(diǎn)。

1、方法采用模型預(yù)判控制，可以支持模型輸入，預(yù)判輸入，是一個(gè)融合最優(yōu)算法，利用該方法結(jié)合模型自適應(yīng)更新，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測，使得控制可以提前預(yù)判，實(shí)現(xiàn)平滑，穩(wěn)定，可靠的控制。

2、通過模型自適應(yīng)更新，控制算法所采用模型，根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)情況不斷調(diào)整更新，維護(hù)模型和現(xiàn)實(shí)運(yùn)營的一致性。

3、根據(jù)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測功能，預(yù)測模塊可以根據(jù)進(jìn)水水質(zhì)預(yù)判本工藝的未來幾步輸入，給控制提供的未來信息。

4、在經(jīng)濟(jì)方面，模型采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測后續(xù)工藝的特性，根據(jù)輸出參考值，得到本段工藝的參考輸出值最大限度利用后續(xù)工藝的處理特性，減少當(dāng)前藥劑投加量。另外，本方法中出水輸出參考可以根據(jù)控制的平穩(wěn)而調(diào)整，平衡風(fēng)險(xiǎn)以及成本節(jié)約。綜合實(shí)現(xiàn)成本的節(jié)約。

通過斷面輸出和出水輸出和真實(shí)值的對比，得到誤差反饋給控制器，實(shí)現(xiàn)偏差下的糾正，形成完整的控制體系，可以實(shí)現(xiàn)污水工藝控制過程的穩(wěn)定、可靠及成本節(jié)約。

本發(fā)明的污水處理工藝的藥劑投加控制方法，具有能夠?qū)崿F(xiàn)污水工藝控制過程的平滑、穩(wěn)定、可靠并且能夠節(jié)約污水處理工藝的成本等優(yōu)點(diǎn)。

（發(fā)明人：黃巍偉;郭成洪;閻懷國;劉華明）