本技术公开了基于智能控制的污水处理决策支持系统,具体涉及智能控制技术领域,包括信息采集与预处理模块、模型构建与训练模块、集成复核模块、决策支持模块,信息采集与预处理模块用于通过传感器实时监控污水处理过程中信息参数,并对信息参数进行处理,模型构建与训练模块用于构建物理模型和数据驱动模型,将物理模型与数据驱动模型进行集成以构建混合模型,对混合模型的适用性能进行验证,决策支持模块用于基于混合模型的预测结果输出决策支持,有效提高了决策输出的准确性和可靠性,避免了实际应用中单纯物理模型难以充分描述实际生产状态同时采集数据的数量和质量难以满足精确预测要求的问题。
背景技术
基于智能控制的污水处理决策支持系统是结合控制技术与决策支持系统以优化污水处理的过程,通过利用人工智能、机器学习、传感器技术和数据分析来实时监控、分析和控制污水处理设施的运行,污水处理过程具有非线性和时变特性,处理过程中系统行为复杂多变,难以通过简单的线性模型或固定参数的模型进行描述和预测,系统的输出与输入之间的关系不是简单的线性关系,输入变量的变化不会导致输出变量呈现出成比例的变化。相反,输入的变化可能会引发系统输出的复杂反应,甚至可能在某些条件下导致突然的、非预期的结果,同时,系统的参数和行为会随着时间的变化而发生变化。即使在相同的输入条件下,系统在不同的时间可能会表现出不同的输出行为。
在对系统的描述中存在挑战性本质上来源于物理模型与数据驱动模型的不匹配,即现实与模拟的错位。
为解决上述缺陷,现提出一种技术方案。
实现思路