CN119490274A 一种用于煤泥水处理的hpam微生物降解智能监控方法 （淮南师范学院）

一种用于煤泥水处理的HPAM微生物降解智一种用于煤泥水处理的HPAM微生物降解智能监力学模型与自适应优化算法进行智能处理和分反馈与非线性自适应学习算法自动调整反应条解过程分析准确率较低以及自适应性较差的问2S2.根据分析结果，通过多维时序反馈与非线性自2.根据权利要求1所述的用于煤泥水处理的HPAM微生物降解智能监控方法，其特征在在混合动力学模型与自适应优化算法的实现过程中，基,3.根据权利要求1所述的用于煤泥水处理的HPAM微生物降解智能监控方法，其特征在在混合动力学模型与自适应优化算法的实现过程中，引入自4.根据权利要求3所述的用于煤泥水处理的HPAM微生物降解智能监控方法，其特征在在自适应增益优化算法的实现过程中，引入自适应增益系数，,5.根据权利要求1所述的用于煤泥水处理的HPAM微生物降解智能监控方法，其特征在多维时序反馈与非线性自适应学习算法的目标是优化HPAM降解过程中的反应条件和36.根据权利要求1所述的用于煤泥水处理的HPAM微生物降解智能监控方法，其特征在在多维时序反馈与非线性自适应学习算法的实现过程中,分；t是积分变量；ez(t)是时刻t第i个反应条件的误差；是误差变化速率的反馈系数；Ae(t)是第i个反应条件的误差变化速率；是非线性函数反馈系数；f(x(t))是非线性函7.根据权利要求6所述的用于煤泥水处理的HPAM微生物降解智能监控方法，其特征在在多维时序反馈与非线性自适应学习算法的实现过程中，,其中，是当前时刻t第j个操作参数的调整量；n是第j个操作参数的调节因子；累计降解量的误差；x'(t)是调整后的当前时刻t第i个反应条件的值。4水处理过程中对微生物降解过程分析准确率较低以及自适应,5在混合动力学模型与自适应优化算法的实现过程中，引入自适应增益优化算法，,多维时序反馈与非线性自适应学习算法的目标是优化HPAM降解过程中的反应条,i个反应条件的误差变化速率；是非线性函数反馈系数；f(x(t))是非线性在多维时序反馈与非线性自适应学习算法的实现过程中，将误差与权重系数结,6其中，是当前时刻t第j个操作参数的调整量；n是第j个操作参数的调节因[0015]图1为本发明所述的一种用于煤泥水处理的HPAM微生物降解智能监控方法流程[0018]下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种用于煤泥水处理的HPAM微生物降解智能监控方法的具体方案。[0019]参照附图1，其示出了本发明一个实施例所提供的一种用于煤泥水处理的HPAM微S1.实时采集并预处理煤泥水中的指标数据，对预处理后的指标数据利用混合动7它们之间的动态关系。微生物降解模型描述了微生物降解速率r(t)，既要考虑生物化学动,生物降解效率常数，表示微生物降解HPAM的最大效率或最大速率；(t)为在时刻下，预处生物的生长和降解活动，因此这一修正项使得微生物降解模型能够灵活适应实际环境条,是预处理后的溶解氧浓度对微生物的降解速率的修正系数，描述了溶解氧浓度变化对微8[0024]自适应增益系数a(t)通过调整环境因子与微生物的偏差来动态改变微生物的降微生物活性的最优值，是在某一时刻使微生物的降解速率r(t)最大化的理想微生物活性，,速率更新的速率；r(t-1)表示在时刻t-1下，微生物的降解速率。[0026]经过上述的微生物降解模型和自适应增益优化算法的作用，最终得到煤泥水中,[0027]S2.根据分析结果，通过多维时序反9,其中，e;(t)是当前时刻t第i个反应条件的误差；xrrseer(r)是当前时刻t第i个反应条件的理想值；xz(t)是当前时刻t第i个反应条件的实际值；累计降解量误差也用上述误差,的组合的影响的响应程度；f(x(t))是非线性函数，表示多,其中，x'(t)是调整后的当前时刻t第i个反应条件的值。,其中，是当前时刻t第j个操作参数的调整量；n