一种关于污水处理出水水质指标的多元鲁棒软测量方法技术

本发明专利技术提供一种关于污水处理出水水质指标的多元鲁棒软测量方法，涉及污水处理自动化控制技术领域。该方法基于工业现场常规的检测设备实时测量得到的参数作为模型的输入数据；建立一个可同时对衡量污水处理出水质量的主要参数进行多元动态预测的随机权神经网络模型，同时实现了BOD含量、COD含量和TSS含量污水质量参数的鲁棒软测量，综合描述污水水质参数，避免离线化验的滞后性和人工操作带来的不确定性。本发明专利技术同时利用稀疏偏最小二乘和Schweppe型广义M估计，消除多重共线性对建模的影响，降低了数据中离群点和杠杆点对建模的不良影响，同时还达到了变量选择的目的，更加准确的给出指定动态时间区间的多元污水处理出水水质参数的估计值。

A Multivariate Robust Soft Sensing Method for Water Quality Index of Sewage Treatment Effluent

【技术实现步骤摘要】
一种关于污水处理出水水质指标的多元鲁棒软测量方法
本专利技术涉及污水处理自动化控制
，尤其涉及一种关于污水处理出水水质指标的多元鲁棒软测量方法。
技术介绍
近年来，工业社会以及日常生活对淡水资源的需求量日益增大，对水环境的破坏也愈加严重。如何高效地处理排放污水，实现淡水资源持续利用和良性循环，是当今世界现代化发展中永恒不变的课题。污水处理是一个将日常生产生活中产生的污水，进行一系列的处理，从而达到排放指标的极为复杂的非线性动态过程，涉及到环境和资源的可持续发展。活性污泥法是污水处理过程中应用最为广泛的方法，整个污水处理过程涉及物理、化学和生物等多个反应和过程，具有高度非线性、时变性、大滞后以及欠调节等特点。处理过程的目标是在保证过程平稳运行的前提下，抑制各种扰动，尽可能地降低成本，使出水水质稳定合格。出水水质指标是用来衡量污水处理过程好坏的重要指标，常见的出水水质指标包括生物需氧量BOD(mg/l)、化学需氧量COD(mg/l)和出水的总悬浮物TSS(mg/l)等。然而，这些出水指标不可在线测量或测量滞后较大，使得出水水质难以直接检测，尤其是当遇到不可抗拒因素显著变化时，仅仅依靠基于人工经验的过程控制以及基于特定条件过程模型的运行控制方法难以满足严格的水质指标与高运行性能要求。为了对污水处理过程更好地优化控制达到最终的目的，对生物反应器和二次沉淀池的内部运行状态实时全面准确地监测，必须要对出水水质指标进行实时的软测量。由于污水处理过程的复杂动态特性，高维数据间存在多重共线性，同时包含大量的离群点数据信息给软测量带来困难。为了解决这些问题，就需要对生物反应器和二次沉淀池进行参数检测分析建立数据驱动的多元出水水质指标鲁棒软测量模型。专利公开号“CN102313796B”公开了一种污水出水生物需氧量(BOD)软测量方法，针对生物需氧量不易在线测得的问题，应用一种动态结构自组织神经网络建立软测量模型。根据隐含层神经元的输出对整个网络输出的贡献大小，动态地增长-删减神经元，并能自动地调整节点的增长-修剪训练步数，实现了神经网络网络结构的动态变化，对出水生物需氧量进行预测。专利公开号“CN101334395B”提供了一种化学需氧量(COD)的软测量方法，针对COD在线测量困难的问题，根据污水处理过程非线性的特点，提出一种运用快速EFAST方法修剪冗余神经元，简化神经网络结构，并对COD进行软测量的方法。根据软测量结果，及时调整无数处理曝气池生化反应的物料搭配，以便对COD进行更好的清除，避免了研发传感器的复杂工程。上述专利报道的方法以及其他相关文献相关类似方法只是针对单一的污水出水水质参数(如BOD含量、COD含量等)进行预报和软测量，未能对表征污水水质的主要参数，即BOD含量、COD含量和TSS含量同时进行多元预报，因而不能全面反映污水水质水平，实用性较差。而且，污水数据是高维数据并且数据中存在着多重共线性，针对存在异常的数据进行软测量需要进行处理；另外，在实际污水处理过程中，环境恶劣，检测仪表等装置的故障以及其他异常干扰的影响，测量数据中包含离群点。这些方法主要考虑了理想状况下的污水水质参数软测量，鲁棒性较差，当建模数据含有离群点时，这些方法不能抑制离群点干扰而对污水质量参数进行较为准确地预测。综上所述，目前国内外还没有专门针对污水处理过程污水质量参数(BOD含量、COD含量和TSS含量)进行多元鲁棒软测量的方法。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种关于污水处理出水水质指标的多元鲁棒软测量方法，实现对污水处理过程污水质量参数进行多元鲁棒软测量。为解决上述技术问题，本专利技术所采取的技术方案是：一种关于污水处理出水水质指标的多元鲁棒软测量方法，包括以下步骤：步骤1、采集当前时刻污水处理设备总的进水流量、进水氨氮，无氧生化池中的活性异养菌生物量、硝氮、碱度及有氧生化池中的活性异养菌生物量、活性自养菌生物量、氨氮、碱度和溶解氧；步骤2、将采集的数据进行归一化处理；步骤3、利用以多元随机权神经网络构建的污水处理出水水质鲁棒软测量模型，具体方法为：步骤3-1、污水处理出水水质鲁棒软测量模型结构及输入确定：利用稀疏偏最小二乘回归和Schweppe型广义M估计的多元随机权神经网络作为污水处理出水水质鲁棒软测量模型结构，选取与污水水质参数相关的进水水质参数和每个生化池的状态参数作为模型的输入；所述与污水水质参数相关的进水水质参数为污水处理设备总的进水流量、进水氨氮；所述与污水水质参数相关的每个生化池的状态参数为无氧生化池中的活性异养菌生物量、硝氮、碱度及有氧生化池中的活性异养菌生物量、活性自养菌生物量、氨氮、碱度和溶解氧；步骤3-2、训练污水处理出水水质参数鲁棒软测量模型；步骤3-2-1、确定模型训练需要的相关参数：激活函数类型g，隐含层节点数目L，最大迭代次数F，稀疏偏最小二乘主元个数B及输出权值的收敛条件E；步骤3-2-2、选取历史某一时间段内与污水水质参数相关的进水水质参数和每个生化池的状态参数以及污水出水水质参数数据作为鲁棒训练数据集，并将训练数据集中所有变量数据进行归一化处理，如下公式所示：Z＝{(xi，yi)|i＝1，…N}；其中，N为所选取的历史时段样本个数，xi＝[xi1，xi2，…，xin]T∈R”为模型输入数据，n为模型输入参数个数，yi＝[yi1，yi2，…，yim]T∈Rm为模型输出的污水出水水质参数数据，m为模型输出参数个数；在一定范围内随机产生输入层与隐层之间的输入权值aj及阈值bj，j＝1，…，L，L为隐含层节点的个数；计算隐含层输出矩阵H、初始输出权重β、模型的初始估计值和初始残差r：其中，G()为神经网络的激活函数，X为输入样本数据，Y为输出样本数据，为鲁棒训练数据集中的软测量输出数据；步骤3-2-3、利用Schweppe型广义M估计对隐含层输出矩阵H进行加权处理，计算隐含层输出矩阵H的权重由稀疏偏最小二乘计算得到隐含层输出矩阵的得分向量Th，每一个得分向量tih，i＝1…N，h＝1…m的权重由Huber权函数f(u，c)计算得出，如下公式所示：其中，||·||是欧几里德范数，median||T||是计算{t1，…tn}的中位数，medL1(T)是从{t1，…tn}计算的L1-median，或其他计算矩阵空间中心的运算，h表示第h个输出变量，c＝1.345是Huber权函数的调谐常数；步骤3-2-4、利用Schweppe型广义M估计对输出矩阵Y进行加权处理，计算输出矩阵Y的权重计算标准化残差向量rh＝r/Qnh，r维度与Y一致，为每次迭代更新的残差，下四分位两两距离rh代表第h个残差向量；根据标准化残差的分布，利用Huber加权函数计算m维输出数据对应的权值矩阵进一步求得第h个输出变量对应的权重矩阵diag()为对角矩阵创建函数；步骤3-2-5、计算训练样本综合权重由稀疏偏最小二乘回归求得输出权值矩阵及隐含层输出矩阵的得分向量Th，计算标准化残差；若输出权值满足收敛条件或超过最大迭代次数，则停止训练，得到最终的污水处理出水水质鲁棒软测量模型；否则，重复执行步骤3-2-3至3-2-4；计算加权后的隐层输出矩阵以及加权后的输出对Xh和应用稀疏偏最小二乘本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种关于污水处理出水水质指标的多元鲁棒软测量方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、采集当前时刻污水处理设备总的进水流量、进水氨氮，无氧生化池中的活性异养菌生物量、硝氮、碱度及有氧生化池中的活性异养菌生物量、活性自养菌生物量、氨氮、碱度和溶解氧；步骤2、将采集的数据进行归一化处理；步骤3、利用以多元随机权神经网络构建的污水处理出水水质鲁棒软测量模型，具体方法为：步骤3‑1、污水处理出水水质鲁棒软测量模型结构及输入确定：利用稀疏偏最小二乘回归和Schweppe型广义M估计的多元随机权神经网络作为污水处理出水水质鲁棒软测量模型结构，选取与污水水质参数相关的进水水质参数和每个生化池的状态参数作为模型的输入；步骤3‑2、训练污水处理出水水质参数鲁棒软测量模型；步骤3‑2‑1、确定模型训练需要的相关参数：激活函数类型g，隐含层节点数目L，最大迭代次数F，稀疏偏最小二乘主元个数B及输出权值的收敛条件E；步骤3‑2‑2、选取历史某一时间段内与污水水质参数相关的进水水质参数和每个生化池的状态参数以及污水出水水质参数数据作为鲁棒训练数据集，并将训练数据集中所有变量数据进行归一化处理，如下公式所示：Z＝{(xi，yi)|i＝1，…N}；其中，N为所选取的历史时段样本个数，xi＝[xi1，xi2，…，xin]...

【技术特征摘要】
1.一种关于污水处理出水水质指标的多元鲁棒软测量方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1、采集当前时刻污水处理设备总的进水流量、进水氨氮，无氧生化池中的活性异养菌生物量、硝氮、碱度及有氧生化池中的活性异养菌生物量、活性自养菌生物量、氨氮、碱度和溶解氧；步骤2、将采集的数据进行归一化处理；步骤3、利用以多元随机权神经网络构建的污水处理出水水质鲁棒软测量模型，具体方法为：步骤3-1、污水处理出水水质鲁棒软测量模型结构及输入确定：利用稀疏偏最小二乘回归和Schweppe型广义M估计的多元随机权神经网络作为污水处理出水水质鲁棒软测量模型结构，选取与污水水质参数相关的进水水质参数和每个生化池的状态参数作为模型的输入；步骤3-2、训练污水处理出水水质参数鲁棒软测量模型；步骤3-2-1、确定模型训练需要的相关参数：激活函数类型g，隐含层节点数目L，最大迭代次数F，稀疏偏最小二乘主元个数B及输出权值的收敛条件E；步骤3-2-2、选取历史某一时间段内与污水水质参数相关的进水水质参数和每个生化池的状态参数以及污水出水水质参数数据作为鲁棒训练数据集，并将训练数据集中所有变量数据进行归一化处理，如下公式所示：Z＝{(xi，yi)|i＝1，…N}；其中，N为所选取的历史时段样本个数，xi＝[xi1，xi2，…，xin]T∈Rn为模型输入数据，n为模型输入参数个数，yi＝[yi1，yi2，…，yim]T∈Rm为模型输出的污水出水水质参数数据，m为模型输出参数个数；在一定范围内随机产生输入层与隐层之间的输入权值aj及阈值bj，j＝1，…，L，L为隐含层节点的个数；计算隐含层输出矩阵H、初始输出权重β、模型的初始估计值和初始残差r：其中，G()为神经网络的激活函数，X为输入样本数据，Y为输出样本数据，为鲁棒训练数据集中的软测量输出数据；步骤3-2-3、利用Schweppe型广义M估计对隐含层输出矩阵H进行加权处理，计算隐含层输出矩阵H的权重步骤3-2-4、利用Schweppe型广义M估计对输出矩阵Y进行加权处理，计算输出矩阵Y的权重步骤3-2-5、计算训练样本综合权重由稀疏偏最小二乘回归求得输出权值矩阵及隐含层输出矩阵的得分向量Th，计算标准化残差；若输出权值满足收敛条件或超过最大迭代次数，则停止训练，得到最终的污水处理出水水质鲁棒软测量模型；...

【专利技术属性】
技术研发人员：周平，闻超垚，王宏，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21