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公开(公告)号：CN112363391A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011092548.5
申请日：2020-10-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提出了一种基于自适应分段滑模控制的污泥膨胀抑制方法，针对污水处理过程易发生污泥膨胀异常工况现象，难以过渡到正常工况的问题，实现污泥膨胀的抑制。本发明采用模糊神经网络获取污水处理运行过程的水质参数实时预测污泥体积指数判断运行过程所处工况，为控制器的切换提供参考信号，并设计具有自适应切换机制的分段滑模控制器对溶解氧浓度和硝态氮浓度进行调控，协调生化反应过程，改善污泥沉降特性，能够保证污水处理过程在发生污泥膨胀时恢复到正常工况。
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公开(公告)号：CN112327615A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011057804.7
申请日：2020-09-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于无抖振模糊滑模的控制方法，属于自动控制、信息技术领域，也属污水处理技术领域。针对污水处理脱氮过程的高度非线性、多变量耦合、干扰严重等特点，本发明实现过程中硝态氮和溶解氧浓度的精确控制；所述方法能进行内回流量和曝气量的自适应调节，保障流程在多变的工况下长期稳定运行；克服强干扰同时保持控制精度，抑制控制信号抖振；并且无需建立精确的数学模型，为模型未知的工业系统提供了新型的控制方案。
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公开(公告)号：CN103605882B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201310518067.X
申请日：2013-10-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种丝状菌污泥膨胀指数SVI特征模型的构建方法是先进制造技术领域的重要分支，也是水处理领域的重要组成部分。针对引发丝状菌污泥膨胀的因素众多、机理模型难以建立的问题，该模型基于丝状菌污泥膨胀致因因素分析，提取了丝状菌生长的动力学特性，运用数据统计方法校正模型参数；通过相关过程变量和丝状菌污泥膨胀机理实现了SVI预测，解决了污泥膨胀模型难建立的问题，提高了模型在污水处理过程中对环境差异的适应能力，保障污水处理过程异常工况的监控。实验结果表明该模型能够快速有效的预测污泥膨胀指数SVI值，预测精度较高，对环境差异具有很好的适应能力，保障了污水处理过程异常工况的监控和高效稳定运行。
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公开(公告)号：CN103886369A
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201410117471.0
申请日：2014-03-27
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 针对当前污水处理过程出水总磷TP测量过程繁琐、仪器设备造价高、维护安装困难、测量结果可靠性和精确性低等问题，本发明提出了一种污水处理过程出水总磷TP智能预测方法，建立了基于模糊神经网络出水总磷TP预测方法，并且利用实时数据对预测模型进行校正，实现了对污水处理过程出水总磷TP的预测，解决了出水总磷TP难以测量的问题；实验结果表明该出水总磷TP预测方法能够快速、准确地预测污水处理出水总磷TP浓度，对环境差异具有很好的适应能力，保障了污水处理过程高效稳定运行。
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公开(公告)号：CN119641665A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411801071.1
申请日：2024-12-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 围绕城市污水处理过程中水泵控制系统普遍存在能耗高、调控不精确以及系统稳定性差等问题，本发明设计了一种基于保压约束的污水处理提升泵智能优化运行决策方法。该方法内容包括：首先，建立基于保压约束的泵频智能优化决策模型，实现了压力约束、流量和能耗的联合优化。其次，利用粒子群算法对提升泵频率的设定进行优化调控，实现泵站的智能频率调节和系统能效优化。最后，结合污水处理提升泵运行数据和优化决策模型，实现了提升泵频率组合的优化调控。结果表明了该模型能够快速准确地对提升泵频率进行决策，能够在实际运行过程中实时响应负荷波动和外部环境变化，从而保证系统的稳定性和能效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119415919A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411418223.X
申请日：2024-10-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/213 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提出一种基于稀疏自编码网络的城市污水处理异常工况智能特征提取方法，实现城市污水处理过程异常工况智能诊断。针对污水处理过程中由于入水波动导致停留时间不确定，从而难以准确关联检测数据与进水状态的挑战，该方法首先通过水动力学计算时滞；其次通过构建数据特征稀疏矩阵以均匀化数据分布；最后建立基于稀疏自编码网络的异常工况特征提取模型，实现城市污水处理过程异常工况智能诊断并提高了检测精度，为污水处理行业提供技术支持。
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公开(公告)号：CN119106254A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202410902598.7
申请日：2024-07-08
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提出一种随机事件代理模型辅助的污水处理鼓风机轴承温度智能预测方法，解决添加润滑油条件下鼓风机电机轴承温度趋势难以表征的问题，进而实现了鼓风机电机轴承温度的准确预测。首先，利用模糊神经网络作为数据驱动模型的载体，构建轴承温度预测主模型，依据出口空气压力、高速轴振动值、进口空气温度等变量数据在线调整模型参数，实现了未添加润滑油条件下的鼓风机轴承温度预测；其次，运用模糊规则表征添加润滑油事件对鼓风机轴承温度的影响，设计出鼓风机运行随机事情代理模型；最后，结合主模型和代理模型预测添加润滑油条件下的鼓风机轴承温度预测，实现了添加润滑油影响下鼓风机轴承温度的准确预测。
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公开(公告)号：CN118626854A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410763469.4
申请日：2024-06-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F18/214 , G06F30/27 , G06N7/02 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出一种基于自组织堆叠二型模糊神经网络的出水总氮智能检测方法，实现了污水处理过程中多工况下出水总氮的实时智能检测。针对污水处理过程存在多种运行工况，无法利用单一固定的数学模型进行表达，因此，本发明利用堆叠二型模糊神经网络模拟具有多个运行工况的污水处理过程。该方法通过分析污水处理过程数据，建立基于堆叠二型模糊神经网络的出水总氮智能检测模型，利用城市污水处理过程数据更新检测模型参数，通过评估二型模糊神经网络的性能指导检测模型的结构调整，形成一个层次化的网络结构，实现多工况下出水总氮的快速准确检测。
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公开(公告)号：CN114859707B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210259905.5
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京北排水环境发展有限公司 , 北京工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请公开了一种基于预估补偿模型的溶解氧滑模控制方法。该方法可以包括：建立时滞影响下的溶解氧控制模型；通过基于模糊神经网络的溶解氧预测模型预测当前时刻生化反应池前一分区的溶解氧浓度；根据预测的当前时刻生化反应池前一分区的溶解氧浓度，进行基于自适应开关增益系数的滑模控制，输出溶解氧浓度的实际值。本发明通过模糊神经网络预测滞后变量的当前数据，消除控制模型中的滞后时刻，同时根据具有自适应开关增益系数的滑模控制，实现具有时滞特点的溶解氧浓度的稳定控制。
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公开(公告)号：CN110569764B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN201910799717.X
申请日：2019-08-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种基于卷积神经网络的废旧手机型号识别方法。针对废旧手机回收过程中型号难以精确识别的问题，本发明利用边缘检测算法解析手机验机照片中的区域特征，构造了一种共享权值的特征提取卷积网络，评估废旧手机图像区域特征与标准样本之间的相似性，实现了手机型号的快速识别，本发明在不同场景下的手机型号识别均保持较好的快速性和准确性，能够提高废旧手机回收的效率和回收企业经济效益。
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