[发明专利]一种基于深度信念网络的MBR膜透水率智能检测方法有效

专利信息
申请号: 201811338058.1 申请日: 2018-11-12
公开(公告)号: CN109473182B 公开(公告)日: 2021-10-19
发明(设计)人: 王晓爽;常江;王佳伟;赵帅;付玲;王浩;冀春苗 申请(专利权)人: 北京北排科技有限公司
主分类号: G16Z99/00 分类号: G16Z99/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京东方昭阳知识产权代理事务所(普通合伙) 11599 代理人: 吕玉健
地址: 100044 北京市西*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及一种基于深度信念网络的MBR膜透水率智能检测方法,该检测方法包括:(1)确定目标变量和特征变量;(2)设计膜透水率软测量模型,利用DBN建立预测膜透水率的软测量模型:(3)对建立的出水透水率软测量模型进行校正,得到的仿真误差曲线图和预测结果图;(4)透水率预测。其基于DBN建立了膜透水率的软测量模型,减少了透水率的计算复杂度,实现了透水率的在线精确测量和实时校正,为污水处理中预测膜的污染状态提供了一种有效的方法,提高了MBR膜污水处理过程的工作效率和经济效益。
搜索关键词: 一种 基于 深度 信念 网络 mbr 透水 智能 检测 方法
【主权项】:
1.一种基于深度信念网络的MBR膜透水率智能检测方法,其特征在于:该检测方法包括如下步骤:(1)确定特征变量和目标变量;以MBR膜污水处理过程为研究对象,对水质数据进行特征分析,提取产水流量、产水压力、单池膜擦洗气量、厌氧区氧化还原电位ORP和好氧区硝酸盐作为特征变量,将这5个变量分别作为深度信念网络的5个输入,并以出水透水率作为目标变量;(2)设计膜透水率软测量模型,利用DBN建立预测膜透水率的软测量模型,DBN包括1个输入层、2个隐含层、1个输出层,输入层的神经元为5个,每个隐含层的神经元为N个,N为大于2的正整数,输出层的神经元为1个,即连接方式为5‑N‑N‑1;DBN的输入为x(1),x(2),…,x(t),…,x(k),对应的期望输出为yd(1),yd(2),…,yd(t),…,yd(k),k组数据作为软测量模型的训练样本;第t时刻DBN输入为x(t)=[x1(t),…,x5(t)],其中,x1(t)为第t时刻的产水流量,x2(t)为第t时刻的产水压力,x3(t)为第t时刻的单池膜擦洗气量,x4(t)为第t时刻的厌氧区还原电位ORP,x5(t)为第t时刻的好氧区硝酸盐,DBN的期望透水率输出表示为yd(t),实际透水率输出表示为y(t);基于DBN预测膜透水率的软测量模型计算方式依次为:①输入层:该层由5个神经元组成,输入向量为:x(t)=[x1(t),x2(t),…,x5(t)]T  (1)v(t)=x(t)  (2)其中,x(t)是t时刻输入向量,x1(t)表示t时刻产水流量的值、x2(t)表示t时刻产水压力的值、x3(t)表示t时刻单池膜擦洗气量的值、x4(t)表示t时刻厌氧区还原电位ORP的值、x5(t)表示t时刻好氧区硝酸盐的值,v(t)为t时刻输入层的输出向量;②第一隐含层:该层由N个神经元组成,每个神经元的输出为:其中,w1ij(t)为t时刻输入层第i个神经元与第一隐含层第j个神经元之间的连接权值,i=1,2,…,5;j=1,2,…,N;b1j(t)为t时刻第一隐含层第j个神经元的偏置,h1j(t)是t时刻第一隐含层第j个神经元的输出;③第二隐含层:该层由N个神经元组成,每个神经元的输出为:其中,w2jq(t)是t时刻第一隐含层第j个神经元与第二隐含层第q个神经元的连接权值,q=1,2,…,N;b2q(t)是t时刻第二隐含层第q个神经元的偏置,h2q(t)是t时刻第二隐含层第q个神经元的输出;④输出层:网络输出为:其中,woutq(t)为t时刻第二隐含层第q个神经元与输出层之间的连接权值;(3)透水率软测量模型校正过程如下:DBN训练包括两个过程:无监督逐层预训练和利用反向传播算法对网络权值进行调整;w(t)=(wout(t),w2(t),w1(t))为第t时刻DBN的权值向量,其中,wout(t)为t时刻第二隐含层与输出层之间的权值向量,w2(t)为t时刻第一隐含层和第二隐含层之间的权值向量,w1(t)为t时刻输入层与第一隐含层之间的权值向量;b(t)=(b2(t),b1(t)),其中,b2(t)为t时刻第二隐含层的偏置向量,b1(t)为t时刻第一隐含层的偏置向量;设置每层预训练的迭代次数为100,反向传播算法的迭代次数为10000次,初始权值和偏置设置为0.01;①无监督预训练:输入层与第一隐含层之间的能量函数定义为:其中,h1(t)为t时刻第一隐含层的输出向量,w1ij(t)为t时刻输入层第i个神经元与第一隐含层第j个神经元之间的连接权值,b1j(t)为t时刻第一隐含层第j个神经元的偏置,c(t)=(c1(t),c2(t),…,ci(t))是t时刻输入层的偏置向量,ci(t)是t时刻第i个输入层神经元的偏置,vi(t)是t时刻第i个输入层神经元的输出,h1j(t)是t时刻第一隐含层第j个神经元的输出;基于能量函数,计算输入层与第一隐含层之间的联合概率分布为:输入层的边缘概率分布为:令θ1(t)=(w1(t),c(t),b1(t)),定义似然函数:其中,K为样本数;参数θ1(t)可以通过最大化对数似然函数得到,最大化似然函数常用的数值方法是梯度上升,通过随机梯度下降来最大化L(θ1(t))得到模型参数:其中,表示训练样本集所定义分布的数学期望,表示模型所定义分布的期望;参数迭代公式为:其中,θ1(t+1)表示t+1时刻的模型参数值;通过对比散度算法得到参数的更新规则为:其中,Δw1ij(t)是t时刻输入层第i个神经元与第一隐含层第j个神经元之间的连接权值调节量,Δci(t)是t时刻输入层第i个神经元的偏置调节量,Δb1j(t)是第一隐含层第j个神经元的偏置调节量,μw1∈(0,0.02],μc∈(0,0.01]和μb1∈(0,0.01]分别为权值、输入层神经元偏置和第一隐含层神经元偏置的学习率;第一隐含层与第二隐含层之间的能量函数为:其中,h2(t)为t时刻第二隐含层的输出向量,w2jq(t)是t时刻第一隐含层第j个神经元与第二隐含层第q个神经元的连接权值,b2q(t)是t时刻第二隐含层第q个神经元的偏置,h1j(t)为t时刻第一隐含层第j个神经元的输出,h2q(t)是t时刻第二隐含层第q个神经元的输出;基于能量函数式(13),计算输入层与第一隐含层之间的联合概率分布为:第一隐含层的边缘概率分布为:似然函数定义为:其中,K为样本数;通过计算L(θ2(t))的偏导数得到模型参数:其中,θ2(t)=(w2(t),b1(t),b2(t))为模型的参数;参数迭代公式为:其中,θ2(t+1)表示t+1时刻的模型参数值;采用对比散度算法得到第一隐含层神经元和第二隐含层神经元的参数调节量为:其中,Δw2jq(t)是t时刻第一隐含层第j个神经元与第二隐含层第q个神经元之间的连接权值调节量,Δb1j(t)是第一隐含层第j个神经元的偏置调节量,Δb2q(t)是第二隐含层第q个神经元的偏置调节量,μw2∈(0,0.02],μb1∈(0,0.01]和μb2∈(0,0.01]分别为权值、第一隐含层神经元偏置和第二隐含层神经元偏置的学习率;②BP算法调整权值:通过式(11)‑(12)和(18)‑(19)逐层训练获得了DBN的参数初始值;之后通过BP算法微调权值获得更好的模型效果;第t时刻损失函数定义为:其中,y(t)和yd(t)分别为网络实际输出与期望输出,K为训练样本总数;采用误差反向传播方法调整权值和偏置,则:其中,woutq(t+1)为t+1时刻第二隐含层第q个神经元与输出层的连接权值;w2jq(t+1)为t+1时刻第一隐含层第j个神经元与第二隐含层第q个神经元的连接权值,w1ij(t+1)为t+1时刻输入层第i个神经元与第一隐含层第j个神经元的连接权值;ηout∈(0,3]为第二隐含层与输出层之间的权值学习率,η2∈(0,3]为第一隐含层和第二隐含层之间的权值学习率,η1∈(0,3]为输入层与第一隐含层之间的权值学习率;(4)透水率预测:随机选取100‑150个待检测水厂一段时期内统计的产水流量、产水压力、单池膜擦洗气量、厌氧区氧化还原电位ORP和好氧区硝酸盐数据作为训练数据,再从上述100‑150个训练数据中随机选取60‑100个待检测水厂一段时期内统计的产水流量、产水压力、单池膜擦洗气量、厌氧区氧化还原电位ORP和好氧区硝酸盐的测试样本数据作为训练后DBN的输入,DBN的输出即为透水率的软测量值。
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