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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于污水处理的逆模糊动态最优自适应曝气控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119644755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411997011.1，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于污水处理的逆模糊动态最优自适应曝气控制方法是由陈鼎元;朱海旭;杨翠丽;乔俊飞设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于污水处理的逆模糊动态最优自适应曝气控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于城市污水处理领域，提供了一种基于污水处理的逆模糊动态最优自适应曝气控制方法，包括：溶解氧浓度动力学模型构建、逆模糊动态多目标优化算法设计、评判网络和长期效用函数设置、执行网络设计、实际控制器设计、执行误差函数确定、执行网络和实际控制器参数优化以及曝气泵控制。本发明通过逆模糊动态多目标优化算法计算实现了溶解氧浓度的最优设定值的获取；通过利用评判网络和长期效用函数设计了执行网络，实现了对溶解氧浓度动力学模型未知动态信息的辨识；通过评判网络和执行误差函数，实现了对执行网络和实际控制器的优化；通过参数最优的实际控制器，实现了对曝气泵的自适应控制，提高了曝气程度的控制精度，有效降低了运行能耗。

本发明授权一种基于污水处理的逆模糊动态最优自适应曝气控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于污水处理的逆模糊动态最优自适应曝气控制方法，其特征在于，包括： 构建溶解氧浓度动力学模型； 设计逆模糊动态多目标优化算法，并利用所述逆模糊动态多目标优化算法求取最优设定值； 根据所述溶解氧浓度动力学模型和所述最优设定值设置长期效用函数和基于第一模糊神经网络的评判网络； 根据所述评判网络和所述长期效用函数设计基于第二模糊神经网络的执行网络； 利用所述执行网络近似获取所述溶解氧浓度动力学模型的未知动态信息；所述未知动态信息的计算公式为： ； 其中，；为时刻溶解氧浓度设定值；为所述执行网络的计算值；为时刻；为异养菌有氧呼吸饱和系数；为异养生物量浓度；为异养生物量产率系数；为生长呼吸系数；为生化反应池第5区域的溶解氧的实际浓度；为第5个池子的流速；为第五区生化反应池的容积；为溶解氧浓度跟踪误差；为所述执行网络的最优输出权值；为所述执行网络的归一化层的输出；为所述执行网络的边界逼近值；为第4个池子的流速；为生化反应池第4区域的溶解氧的实际浓度； 根据所述执行网络和所述未知动态信息的计算公式设计实际控制器；所述实际控制器的计算公式为： ； 其中，为所述实际控制器的输入；为控制系数；为所述执行网络的时刻最新权重值；为溶解氧浓度饱和值； 确定所述执行网络的执行误差函数；所述执行误差函数为： ； 其中，为所述执行误差函数；为所述评判网络的最新输出值； 利用所述评判网络和所述执行误差函数对所述执行网络和所述实际控制器的参数进行迭代优化，得到参数最优的所述实际控制器；所述执行网络的参数迭代更新计算公式为： ； 其中，；为所述执行网络的损失函数；为第二学习率； 利用参数最优的所述实际控制器对预设的曝气泵进行控制。

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