pH中和过程的模型辨识方法技术

本发明专利技术涉及一种pH中和过程的模型辨识方法，包括建立pH中和过程模型，根据所述pH中和过程模型得到带待识别参数的碱流流量与输出液pH值的测量值之间的动态关系；初始化待识别参数，获取碱流流量与输出液pH值的测量值的新样本，结合过程噪声的方差和自由度迭代更新待识别参数；将更新后的待识别参数代入所述带待识别参数的碱流流量与输出液pH值的测量值之间的动态关系中，得到碱流流量与输出液pH值的测量值之间的动态关系。本发明专利技术可以提高辨识准确性、并且当有新的观测值到达时可以实现数值突变时的辨识。突变时的辨识。突变时的辨识。

【技术实现步骤摘要】
pH中和过程的模型辨识方法


[0001]本专利技术涉及污水处理
，尤其是指一种pH中和过程的模型辨识方法。

技术介绍

[0002]在污水处理过程中，污水的pH值是环保部门的重点检测对象，并且pH中和过程是污水处理中的重要过程，污水处理中的pH中和过程的控制因其复杂性而一直是热门的研究方向。在辨识问题的研究中，EM算法(最大期望(Expectation
‑
Maximization,EM)算法)由于其处理不完全数据的优异能力而受到广泛应用。已有的应用包括用于状态空间模型、分段仿射模型、维纳
‑
哈默斯坦模型和线性参数变化(LPV)模型识别等问题中。但是，EM算法在这些问题中应用时大多都是批处理方法，在数据处理过程中要考虑一段时间内的历史观测，这会导致批量EM算法难以适应未知变化动态这一缺陷，当一个新的观测值到达时，EM算法会完全更新，不能实现数值突变时的辨识。
[0003]在pH中和过程中，通常采用注入碱液的中和方法，然而碱液的流量与被中和液pH值间的动态关系是非线性的，为了获得良好的中和效果就需要对两者间的关系进行辨识，这就需要对中和过程中的动态孤立数据点进行有效辨识，而传统的EM算法不能有效适用，辨识准确性不高。

技术实现思路

[0004]为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术中的不足，提供一种pH中和过程的模型辨识方法，可以提高辨识准确性、并且当有新的观测值到达时可以实现数值突变时的辨识。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种pH中和过程的模型辨识方法，包括以下步骤：
[0006]S1：建立pH中和过程模型，根据所述pH中和过程模型得到带待识别参数的碱流流量与输出液pH值的测量值之间的动态关系；
[0007]S2：初始化待识别参数，获取碱流流量与输出液pH值的测量值的新样本，结合过程噪声的方差和自由度迭代更新待识别参数；
[0008]S3：将更新后的待识别参数代入所述带待识别参数的碱流流量与输出液pH值的测量值之间的动态关系中，得到碱流流量与输出液pH值的测量值之间的动态关系。
[0009]作为优选的，所述建立pH中和过程模型，根据所述pH中和过程模型得到带待识别参数的碱流流量与输出液pH值的测量值之间的动态关系，具体为：
[0010]获取流入反应容器的酸流流量q1、缓冲流流量q2和碱流流量q3，酸流、缓冲流和碱流在反应容器中进行中和反应得到输出流，建立pH中和过程模型：
[0011][0012][0013][0014][0015]其中，A表示反应容器横截面积，c
v
为预设系数，h表示反应容器液面高度，表示对h求导；W
a1
表示酸流的电荷平衡因子，W
a2
表示缓冲流的电荷平衡因子，W
a3
表示碱流的电荷平衡因子，W
a4
表示输出流的电荷平衡因子，表示对W
a4
求导；W
b1
表示酸流的物料平衡因子，W
b2
表示缓冲流的物料平衡因子，W
b3
表示碱流的物料平衡因子，W
b4
表示输出流的物料平衡因子，表示对W
b4
求导；pH4表示输出液pH值的测量值，pK2和pK1是解离常数；
[0016]求解pH中和过程模型获得碱液流量q3和输出液pH值的测量值pH4的数据样本，将碱液流量q3作为输入量、输出液pH值的测量值pH4作为输出值建立带待识别参数的回归各态历经模型，将所述带待识别参数的回归各态历经模型作为所述带待识别参数的碱流流量q3与输出液pH值的测量值pH4之间的动态关系。
[0017]作为优选的，所述带待识别参数的自回归各态历经模型为：
[0018]A(q)y
k
＝B(q)u
k
+e
k
[0019]其中，u
k
为输入量，表示k时刻的碱液流量；y
k
为输出值，表示k时刻的输出液pH值的测量值；A(q)＝1+a1q
‑1+a2q
‑2，B(q)＝b1q
‑1+b2q
‑2，e
k
为高斯白噪声；q
‑1和q
‑2为后向移动算子，q为前向移动算子，θ＝[a1,a2,b1,b2]为自回归各态历经模型的待识别参数。
[0020]作为优选的，所述结合过程噪声的方差和自由度迭代更新待识别参数时，建立参数集Θ＝{θ，σ2，v}，其中θ为自回归各态历经模型的待识别参数，σ2为过程噪声的方差，v为自由度。
[0021]作为优选的，所述获取碱流流量与输出液pH值的测量值的新样本，结合过程噪声的方差和自由度迭代更新待识别参数，具体为：
[0022]获取碱流流量与输出液pH值的测量值的新样本，根据新样本估计方差比例因子r
k
的后验期望值和方差比例因子的对数logr
k
的后验期望值根据所述和使用最大期望算法递归更新待识别参数θ和σ2、v。
[0023]作为优选的，所述方差比例因子r
k
的后验期望值为：
[0024][0025]其中，Y＝{y1,y2,
…
,y
k
,
…
,y
N
}，U＝{u1,u2,
…
,u
k
,
…
,u
N
}，N为数据的个数，k表示出现在时间1到N
‑
1的历史数据序列中的样本的时间索引；Θ
kold
表示在k
‑
1时刻的估计的Θ，
v
kold
表示在k
‑
1时刻的估计的v，表示将方差比例因子r
k
的后验期望值定义为表示一维的欧几里得空间，下标k|y表示在给定测量值y
k
的情况下获得下获得表示y
k
和之间的马氏距离平方，表示在k
‑
1时刻的估计的σ2，表示在k
‑
1时刻的估计的θ；x
k
表示k时刻的回归向量，()
T
表示向量的转置，n
a
表示输出多项式的阶数，n
b
表示输入多项式的阶数。
[0026]作为优选的，所述方差比例因子的对数logr
k
的后验期望值为：
[0027][0028]其中，Ψ()表示digamma函数。
[0029]作为优选的，所述根据所述和使用最大期望算法递归更新待识别参数θ和σ2、v时，θ的更新方法为：
[0030]构建N时刻的θ的估计值的更新方程：
[0031][0032]其中，分母的更新方程为：
[0033][0034]分子的更新方程为：
[0035][0036]其中，γ...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种pH中和过程的模型辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立pH中和过程模型，根据所述pH中和过程模型得到带待识别参数的碱流流量与输出液pH值的测量值之间的动态关系；S2：初始化待识别参数，获取碱流流量与输出液pH值的测量值的新样本，结合过程噪声的方差和自由度迭代更新待识别参数；S3：将更新后的待识别参数代入所述带待识别参数的碱流流量与输出液pH值的测量值之间的动态关系中，得到碱流流量与输出液pH值的测量值之间的动态关系。2.根据权利要求1所述的pH中和过程的模型辨识方法，其特征在于：所述建立pH中和过程模型，根据所述pH中和过程模型得到带待识别参数的碱流流量与输出液pH值的测量值之间的动态关系，具体为：获取流入反应容器的酸流流量q1、缓冲流流量q2和碱流流量q3，酸流、缓冲流和碱流在反应容器中进行中和反应得到输出流，建立pH中和过程模型：反应容器中进行中和反应得到输出流，建立pH中和过程模型：反应容器中进行中和反应得到输出流，建立pH中和过程模型：反应容器中进行中和反应得到输出流，建立pH中和过程模型：其中，A表示反应容器横截面积，c
v
为预设系数，h表示反应容器液面高度，表示对h求导；W
a1
表示酸流的电荷平衡因子，W
a2
表示缓冲流的电荷平衡因子，W
a3
表示碱流的电荷平衡因子，W
a4
表示输出流的电荷平衡因子，表示对W
a4
求导；W
b1
表示酸流的物料平衡因子，W
b2
表示缓冲流的物料平衡因子，W
b3
表示碱流的物料平衡因子，W
b4
表示输出流的物料平衡因子，表示对W
b4
求导；pH4表示输出液pH值的测量值，pK2和pK1是解离常数；求解pH中和过程模型获得碱液流量q3和输出液pH值的测量值pH4的数据样本，将碱液流量q3作为输入量、输出液pH值的测量值pH4作为输出值建立带待识别参数的回归各态历经模型，将所述带待识别参数的回归各态历经模型作为所述带待识别参数的碱流流量q3与输出液pH值的测量值pH4之间的动态关系。3.根据权利要求2所述的pH中和过程的模型辨识方法，其特征在于：所述带待识别参数的自回归各态历经模型为：A(q)y
k
＝B(q)u
k
+e
k
其中，u
k
为输入量，表示k时刻的碱液流量；y
k
为输出值，表示k时刻的输出液pH值的测量值；A(q)＝1+a1q
‑1+a2q
‑2，B(q)＝b1q
‑1+b2q
‑2，e
k
为高斯白噪声；q
‑1和q
‑2为后向移动算子，q为前向移动算子，θ＝[a1,a2,b1,b2]为自回归各态历经模型的待识别参数。4.根据权利要求3所述的pH中和过程的模型辨识方法，其特征在于：所述结合过程噪声的方差和自由度迭代更新待识别参数时，建立参数集Θ＝{θ，σ2，v}，其中θ为自回归各态历
经模型的待识别参数，σ2为过程噪声的方差，v为自由度。5.根据权利要求4所述的pH中和过程的模型辨识方法，其特征在于：所述获取碱流流量与输出液pH值的测量值的新样本，结合过程噪声的方差和自由度迭代更新待识别参数，具...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵顺毅，
申请(专利权)人：杭州天眼信息咨询有限公司，
类型：发明
国别省市：