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龙图腾网获悉辽宁工业大学申请的专利具有时变非对称约束的污水处理过程自适应神经网络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：CN120255333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510282266.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权具有时变非对称约束的污水处理过程自适应神经网络控制方法是由李东娟;闫一帆;李大鹏设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有时变非对称约束的污水处理过程自适应神经网络控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供了具有时变非对称约束的污水处理过程自适应神经网络控制方法，用于参数未知的污水处理过程，属于城市污水处理过程智能控制技术领域。采用自适应控制方法设计控制器，对污水处理过程中的溶解氧浓度和硝态氮浓度达到精确控制。首先，由于模糊神经网络具有出色的鲁棒性，能有效逼近污水处理厂中出现的未知动态。其次，通过构建时变非对称的障碍型李雅普诺夫函数设计控制输入，并且，考虑到一种执行器故障情况，设计了一种容错控制方法。最后，利用基准仿真1号模型进行模拟实验，仿真结果验证了所提出方法的有效性。

本发明授权具有时变非对称约束的污水处理过程自适应神经网络控制方法在权利要求书中公布了：1.一种污水处理过程控制方法，其特征在于，所述污水处理过程基于生化反应器，包括五个依次连接反应池，第1个反应池为厌氧池、第2个反应池为缺氧池、第3个反应池至第5个反应池均为好氧池； 设计第5个反应池溶解氧浓度的控制输入υO和自适应率以控制第5个反应池中溶解氧浓度So,5t；设计第5个反应池溶解氧浓度的控制输入υO和自适应率的过程如下： 步骤1.1，设计第5个反应池溶解氧浓度的误差变量为： eot＝So,5t-So,sett1 So,5t表示第5个反应池中溶解氧的浓度，So,sett是溶解氧浓度的设定值； 步骤1.2，构造时变非对称李雅普诺夫函数VDt，如下： 其中，p1是一个正常数，是第一个模糊神经网络理想权重的估计值，是估计误差，且满足Λ1是待设计的常数增益矩阵，且满足 θa1和θb1是时变障碍函数，定义为： qOeo定义为 θ a1，和θ b1都是常数，并满足和 引入误差坐标变换如下： 根据6中的定义，时变非对称李雅普诺夫函数VDt进一步写成： 步骤1.3，定义一个未知函数POE1为 其中，是第一个模糊神经网络的输入向量，V5表示第5个反应池的体积，Q4t表示第4个反应池的流量，Q5t表示第5个反应池的流量，γ5是第5个反应池的生物反应速率； 使用第一个模糊神经网络逼近POE1为 其中，是近似误差并且满足是第一个神经网络的高斯基函数向量，是第一个模糊神经网络的理想权重，表示的最大值； 步骤1.4，时变非对称李雅普诺夫函数VDt对时间的导数表示为： 其中， 步骤1.5，溶解氧浓度的控制输入υO和自适应率设计为 其中，μ1，ο1和φ1都是正参数，存在So,St是溶解氧的饱和浓度； 设计第2个反应池硝态氮浓度的控制输入υNO和自适应率以控制第2个反应池的硝态氮浓度Sno,2t。

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