膜生物反应器-MBR膜污染智能预警方法
专利汇可以提供膜生物反应器-MBR膜污染智能预警方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且针对MBR污 水 处理 过程中膜污染事件频发、危害巨大等问题，本 发明 提出了一种 膜 生物 反应器 ‑MBR膜污染智能预警方法，实现对膜污染的在线精确预警；该预警方法通过构建递归模糊神经网络软测量模型，实现对透水率的稳定预测；利用透水率预测值和相关参数变量的融合，基于膜污染等级的综合评价，实现对膜污染的智能预警；解决了MBR 污水处理 过程中膜污染难以预警的问题，提高了对膜污染的预处理能 力 ，减轻膜污染造成的危害，保障MBR污水处理过程安全运行，促进MBR污水处理厂高效稳定运行。，下面是膜生物反应器-MBR膜污染智能预警方法专利的具体信息内容。
1.膜生物反应器MBR膜污染智能预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)运行过程数据采集：通过安装在工艺现场的采集仪表采集运行过程数据，包括：产水流量、产水压力、化学需氧量、pH、生物需氧量、总磷、厌氧区氧化还原电位ORP、缺氧区ORP、好氧区溶解氧、好氧区硝酸盐、单池膜擦洗气量，实现数据的采集；
(2)运行过程数据预处理：以膜池运行数据为研究对象，利用偏最小二乘法建立特征分析模型，提取出5个主成分变量，分别为：产水流量、产水压力、单池膜擦洗气量、厌氧区ORP和好氧区硝酸盐浓度，5个主成分变量作为膜污染智能预测模型块的输入变量；透水率作为膜污染智能预测模块的输出变量；
(3)膜污染智能预测：建立透水率软测量模型实现透水率预测，其中：透水率由递归模糊神经网络的多步预测获得，递归模糊神经网络的结构分为四层：输入层、隶属函数层、规则层、输出层；结构为5-M-M-1的连接方式，其中M是正整数，且2
其中，βij(t-1)表示t-1时刻输入层第i个神经元与隶属函数层第j个神经元之间的权值，βij(t-1)＝1，mij(t-1)表示隶属函数层t-1时刻第j个神经元中心值的第i个元素，σij(t-
1)表示隶属函数层t-1时刻第j个神经元宽度值的第i个元素，θij(t-1)是隶属函数层的自反馈连接的反馈权重， 是隶属函数层的自反馈连接的反馈值；定义递归模糊神经网络的误差为：
其中，m是样本数，yd(t)是t时刻递归模糊神经网络的期望输出，y(t)是t时刻递归模糊神经网络的实际输出；模型校正过程具体如下：
①给定递归模糊神经网络的初始隐含层神经元个数为M，M为大于2的正整数，递归模糊神经网络的输入为x(1)，x(2)，…，x(t)，…，x(m)，对应的期望输出为yd(1)，yd(2)，…，yd(t)，…，yd(m)，m组数据作为递归模糊神经网络模型的训练样本，期望误差值设为Ed，Ed∈(0,0.01)，初始中心值mj(1)中每个变量的赋值区间为[-2,2]，mj(1)＝(m1j(1)，m2j(1)，…，mij(1))，mij(1)表示初始时刻隶属函数层第j个神经元中心向量的第i个元素；初始中心宽度σj(1)的赋值区间为[0,1]，σj(1)＝(σ1j(1)，σ2j(1)，…，σij(1))，σij(1)表示初始时刻隶属函数层第j个神经元宽度值向量的第i个元素；初始反馈连接权值θij(t)的赋值区间为[0,
1]，j＝1，2，…，M；初始权值w(1)中每个变量的赋值区间为[-1，1]，w(1)＝(w1(1)，w2(1)，…，wj(1))，wj(1)表示初始时刻规则层第j个神经元与输出层之间的连接权值；
②设置学习步数s＝1；
③t＝s，根据公式(1)计算递归模糊神经网络的输出y(t)，运用梯度下降算法调整递归模糊神经网络的参数为：
θij(t+1)＝θij(t)-ηθ(yd(t)-y(t))wj(t)Oij(t)y(t-1) (6)
wj(t+1)＝wj(t)-ηw(yd(t)-y(t))Oij(t) (7)
其中，ηm为中心向量mij的学习率，ηm∈(0，0.01]；ησ为宽度σj的学习率，ησ∈(0，0.01]，ηθ为反馈连接权值θij的学习率，ηθ∈(0，0.02]，ηw为连接权值wj的学习率，ηw∈(0，0.01]，mij(t+1)为t+1时刻隶属函数层第j个神经元中心向量的第i个元素，σij(t+1)为t+1时刻第j个隶属函数层神经元的宽度向量的第i个元素，θij(t+1)为t+1时刻第j个规则层神经元第i个元素的反馈连接权值，wj(t+1)为t+1时刻第j个规则层神经元与输出神经元的连接权值；
④学习步数s增加1，如果步数s
①确定膜污染预警评价指标，令U(t)＝{u1(t)，u2(t)，u3(t)，y(t)}作为预警评价指标集,其中u1(t)表示t时刻产水流量的值，u2(t)表示t时刻产水压力的值，u3(t)表示t时刻单池膜擦洗气量的值，y(t)表示t时刻透水率的预测值；
②确定隶属度函数和模糊综合评价矩阵，隶属度函数反映实测值和各个污染等级的数量关系，通过把实测值带入隶属函数中，得到评价因子的隶属度，隶属度用矩阵R(t)表示：
rij(t)(i＝1，2，…，4；j＝1，2，…，4)表示第i个系数对应的第j个污染等级的隶属度；其中，产水流量在不同污染等级下的隶属度计算为：
产水压力在不同污染等级下的隶属度计算为：
单池膜擦洗气量在不同污染等级下的隶属度计算为：
透水率在不同污染等级下的隶属度计算为：
③确定污染等级，设B(t)＝[b1(t)，b2(t)，b3(t)，b4(t)]表示矩阵R(t)的可能性向量，bj(t)表示t时刻第j个污染等级可能性的大小，j＝1，2，…，4，η(t)＝[η1(t)，η2(t)，η3(t)，η4(t)]表示R(t)的权重向量，ηj(t)表示权重向量中的第j个权重，bj(t)和ηj(t)的关系可表示为：
bj(t)＝r1j(t)η1(t)+r2j(t)η2(t)+r3j(t)η3(t)+r4j(t)η4(t) (25)
B(t)＝R(t)η(t) (26)
由于bj(t)反映第j个污染等级可能性的大小，B(t)可表示在t时刻不同污染等级的贡献度，即：
B(t)＝λ(t)η(t) (27)
λmax(t)＝maxλ(t) (28)
其中λ(t)是B(t)和η(t)之间的比例系数向量，根据公式(26)和(27)，λ(t)也是R(t)的特征值；把最大的比例系数记为λmax(t)，即R(t)的最大特征值为λmax(t)；最大特征值对应的R(t)矩阵的列数即为当前污染等级的大小。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：仪表采集的数据通过Modbus通讯协议传输到PLC，PLC通过RS232通信协议将运行过程数据传输到上位机，上位机中的数据通过局域网传输到数据处理服务器中；以Browser/Server模式通过Web服务器发布运行过程数据，以Client/Server模式显示透水率的预测及膜污染的预警结果。
膜生物反应器-MBR膜污染智能预警方法
技术领域
背景技术
发明内容
0.01]， mij(t+1)为t+1时刻隶属函数层第j个神经元中心向量的第i个元素，σij(t+1)为t+1时刻第j 个隶属函数层神经元的宽度向量的第i个元素，θij(t+1)为t+1时刻第j个规则层神经元第i 个元素的反馈连接权值，wj(t+1)为t+1时刻第j个规则层神经元与输出神经元的连接权值；
具体实施方式
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