一种基于神经网络模型的曝气控制系统技术方案

本发明专利技术涉及污水处理技术领域，具体涉及一种基于神经网络模型的曝气控制系统，包括：用于采集进水口处污水数据的进水口采集单元；污水数据采集单元，用于采集生化反应池的污水数据；中央控制单元包括：系统状态方程计算模块，用于将所述目标污水数据输入到经过预先训练的神经网络模型中，输出得到系统状态方程；控制函数转换模块，用于对所述系统状态方程进行变量转换，以得到以污水组分为变量的控制函数；曝气控制模块，用于根据所述控制函数控制预设的曝气单元执行对应的动作。本发明专利技术中的曝气控制系统能够采集生化反应池重要部位的污水数据，利用神经网络模型计算系统状态方程实现系统的最优控制，从而能够兼顾曝气控制的效果和稳定性。

An aeration control system based on neural network model

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络模型的曝气控制系统
本专利技术涉及污水处理
，具体涉及一种基于神经网络模型的曝气控制系统。
技术介绍
自动污水处理乃至智能污水处理是当前国内外主要的污水处理方式。国内外大部分的污水处理厂使用AAO工艺进行污水处理，AAO工艺处理污水的步骤如下：由进水口输入污水，然后由生化反应池对污水进行处理，最后由出水口排出污水；进水口采集单元（安装于进水口处采集数据的仪表）和出水口仪表组（安装于出水口处采集数据的仪表）为国家规定安装的仪。其中，生化反应池的流程如下：污水首先从进水口输入，通过粗格栅的过滤，随后通过细格栅过滤，接着在爆气沉砂池沉淀，随后在生化反应池，即在厌氧池、缺氧池和好氧池进行一系列的生化化学反应，经过好氧池之后的污水一部分通过污水回流回到厌氧池重复前述过程，另一部分进入二沉池澄清，通过二沉池处理的污水通过紫外线消毒等工艺到达排放标准。污水处理过程中，曝气控制是节能减排的关键步骤。当前的智能曝气控制方式主要是使用基于ASM系列模型为基础的模型预测控制方法，其采集进水口的污水数据，并由ASM系列模型根据进水口的污水本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于神经网络模型的曝气控制系统，包括用于采集进水口处污水数据的进水口采集单元，其特征在于，还包括：/n污水数据采集单元，用于采集生化反应池的污水数据；所述数据采集单元包括第一采集模块、第二采集模块、第三采集模块、第四采集模块、第五采集模块和第六采集模块；所述第一采集模块用于采集厌氧池进水口处的污水数据；所述第二采集模块用于采集缺氧池出水口处的污水数据；所述第三采集模块、第四采集模块和第五采集模块分别用于采集好氧池前段、中段和后段处的污水数据；所述第六采集模块用于采集二沉池进水口处的污水数据；/n中央控制单元，与进水口采集单元和数据采集单元的输出端连接，用于获得所述进水口处的污水数据和生...

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络模型的曝气控制系统，包括用于采集进水口处污水数据的进水口采集单元，其特征在于，还包括：
污水数据采集单元，用于采集生化反应池的污水数据；所述数据采集单元包括第一采集模块、第二采集模块、第三采集模块、第四采集模块、第五采集模块和第六采集模块；所述第一采集模块用于采集厌氧池进水口处的污水数据；所述第二采集模块用于采集缺氧池出水口处的污水数据；所述第三采集模块、第四采集模块和第五采集模块分别用于采集好氧池前段、中段和后段处的污水数据；所述第六采集模块用于采集二沉池进水口处的污水数据；
中央控制单元，与进水口采集单元和数据采集单元的输出端连接，用于获得所述进水口处的污水数据和生化反应池的污水数据作为目标污水数据；
所述中央控制单元还包括：
系统状态方程计算模块，用于将所述目标污水数据输入到经过预先训练的神经网络模型中，输出得到系统状态方程；
控制函数转换模块，用于对所述系统状态方程进行变量转换，得到以污水组分为变量的控制函数；
曝气控制模块，用于根据所述控制函数生成对应的控制策略，并通过所述控制策略控制预设的曝气单元执行对应的动作。


2.如权利要求1所述的基于神经网络模型的曝气控制系统，其特征在于：对曝气单元进行动作控制的性能指标函数表示为J(x,u)；其中，x代表基于ASM2d模型组分格式的污水组分向量；u代表曝气阀DOC1、曝气阀DOC2和曝气阀DOC3的开度、以及内回流比和污泥回流比这五个控制变量组成的向量；minJ(x,u)表示求取性能指标J(x,u)的极小化最优解。


3.如权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：温罗生，钟将，熊辉，李曼，胥斌，李映雪，李远愉，胡籍心，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50