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原文传递一种关于污水处理出水水质指标的多元鲁棒软测量方法

专利名称：	一种关于污水处理出水水质指标的多元鲁棒软测量方法
摘要：	本发明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。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	辽宁;21
申请人：	东北大学
发明人：	周平;闻超垚;王宏
专利状态：	有效
申请日期：	2019-07-19T00:00:00+0800
发布日期：	2019-10-11T00:00:00+0800
申请号：	CN201910652898.3
公开号：	CN110320335A
代理机构：	沈阳东大知识产权代理有限公司
代理人：	李珉
分类号：	G01N33/18(2006.01);G;G01;G01N;G01N33
申请人地址：	110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号
主权项：	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；否则，重复执行步骤3-2-3至3-2-4；步骤4、将进行归一化处理的污水参数输入训练好的污水处理出水水质鲁棒软测量模型进行出水水质鲁棒软测量，得到出水水质指标BOD含量的估计值、COD含量的估计值和TSS含量估计值。 2.根据权利要求1所述的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：步骤3-1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。 3.根据权利要求1所述的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：所述步骤3-2-3的具体方法为：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： h＝1…m，i＝1…N 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。 4.根据权利要求3所述的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：所述步骤3-2-4的具体方法为：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Qnh＝{\|xα-xβ\|，α＜β}(k)，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h＝1…m，i＝1…N，diag()为对角矩阵创建函数。 5.根据权利要求4所述的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：所述步骤3-2-5的具体方法为：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回归求出得分矩阵Th和输出权值矩阵令Th＝(wh)-1Th，纠正得分矩阵，计算残差迭代更新直到权值矩阵h＝1…m中各输出权重对应的j＝1，2，…，L，h＝1，2，…，m都小于指定收敛条件E且迭代次数小于最大迭代次数F，则最终输出权值
所属类别：	发明专利