公开(公告)号：CN110320806B

公开(公告)日：2021-06-01

申请号：CN201910670463.1

申请日：2019-07-24

Applicant: 东北大学

Inventor： 周平 ,  陈玮琦 ,  王宏

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明涉及污水处理过程控制技术领域，提供一种基于集成即时学习的污水处理过程自适应预测控制方法，包括：首先确定被控量与控制量，采集污水处理过程历史数据并构造历史数据库：然后构造查询回归向量，在不同相似度指标下选取最优相似学习子集，处理异常数据，训练得到多组预测模型，通过集成加权得到集成预测模型；接着计算参考轨迹，构造优化控制性能指标，求解得到最优控制量；上位机将最优控制量发送给PLC系统以调节第五分区氧气量调节阀，采集最新一组测量数据，更新历史数据库。本发明能够对污水处理过程进行自适应稳定精确控制，提高离线和在线输入输出测量数据的利用率，有效抑制输入输出干扰及异常数据对控制的影响。

公开(公告)号：CN110320806A

公开(公告)日：2019-10-11

申请号：CN201910670463.1

申请日：2019-07-24

Applicant: 东北大学

Inventor： 周平 ,  陈玮琦 ,  王宏

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明涉及污水处理过程控制技术领域，提供一种基于集成即时学习的污水处理过程自适应预测控制方法，包括：首先确定被控量与控制量，采集污水处理过程历史数据并构造历史数据库：然后构造查询回归向量，在不同相似度指标下选取最优相似学习子集，处理异常数据，训练得到多组预测模型，通过集成加权得到集成预测模型；接着计算参考轨迹，构造优化控制性能指标，求解得到最优控制量；上位机将最优控制量发送给PLC系统以调节第五分区氧气量调节阀，采集最新一组测量数据，更新历史数据库。本发明能够对污水处理过程进行自适应稳定精确控制，提高离线和在线输入输出测量数据的利用率，有效抑制输入输出干扰及异常数据对控制的影响。