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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种融合知识迁移的污水处理过程自适应评判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：CN120065948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510212804.6，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种融合知识迁移的污水处理过程自适应评判控制方法是由王鼎;李鑫;赵明明;刘奥设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合知识迁移的污水处理过程自适应评判控制方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种融合知识迁移的污水处理过程自适应评判控制方法，用于实现污水处理过程中溶解氧浓度对设定值的精确跟踪。在实现模型未知的污水处理系统优化控制时，传统自适应评判控制Adaptivecriticcontrol，ACC算法中的直接式控制策略往往对系统扰动敏感，可能导致控制性能急剧下降。本发明同时考虑知识迁移和增量控制，通过将常规ACC算法的控制策略优化为增量式，抗干扰性能得到了有效提升。其次，借助系统历史运行数据实施不同控制方法间的知识迁移，成功降低本发明前期训练的试错成本。再次，设计一种具有软策略约束机制的新型效用函数，增强了在线优化过程中的稳定性。最后，通过实验验证了本发明有效性。

本发明授权一种融合知识迁移的污水处理过程自适应评判控制方法在权利要求书中公布了：1.一种融合知识迁移的污水处理过程自适应评判控制方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1：建立污水处理过程中关于溶解氧浓度的跟踪控制优化问题； 污水处理系统表示为如下一类非线性系统： xk+1＝Hxk,uk,k＝0,1,2,...1 其中，系统状态表示k时刻的生化反应池厌氧区单元五中的溶解氧浓度，控制输入表示k时刻的氧传递系数，H·,·是未知的系统函数，表示所有正实数的集合；溶解氧浓度的设定值dk表示为 dk＝δk2 其中，δ·是设定值函数；溶解氧浓度的设定值选取为2mgL；溶解氧浓度与其设定值之间的跟踪误差ek定义为 ek＝xk-dk3 来设计一种增量控制策略ηek，使得控制输入满足如下式子： 提出一种效用函数如下： 其中，α1、α2和α3是大于0的常数权重；其中： 其中， 然后，值函数Vek,Δuk定义为 其中，γ∈0,1是折扣因子； 最优值函数V*ek,Δuk和最优增量控制策略η*ek分别定义为 和 基于执行-评判在线优化机制并利用神经网络函数近似工具，不断逼近最优值函数V*ek,Δuk和最优增量控制策略η*ek； 步骤2：利用知识迁移技术完成控制策略的初始化； 执行网络用于逼近最优增量控制策略η*ek，评判网络用于逼近最优值函数V*ek,Δuk；执行网络和评判网络都是由一个输入层、一个隐藏层和一个输出层组成的反向传播神经网络； 用污水处理系统在增量PID控制算法作用下的历史运行数据建立数据集D＝{e′j,Δu′j|j＝1,2,...,n}，其中e′j和Δu′j分别表示PID控制策略作用下的第j个跟踪误差样本和增量控制输入样本，n是数据集D中样本的总个数；然后，基于数据集D完成执行网络的预训练；预训练过程中执行网络的输出表示为 其中，和是执行网络的权值向量；ha＝10表示执行网络隐藏层神经元个数；另外，激活函数φ·设置为双曲正切函数；预训练过程中执行网络的逼近误差表示为 预训练过程中执行网络的性能指标函数表示为 其中，e′＝[e1′,e2′,...,en′]是性能指标函数的输入；执行网络权值在预训练过程中的更新规则表示为 其中，:＝表示赋值操作，βa＝0.005是执行网络在预训练过程中的学习率；重复执行10-13，直至Ψe′＜10-5； 步骤3：基于执行-评判框架在线优化控制策略； 在线训练过程中评判网络的输出表示为 其中，和 是评判网络的权值向量；hc＝12表示评判网络的隐藏层神经元个数；在线训练过程中评判网络的逼近误差可表示为 评判网络的性能指标可表示为 根据梯度下降原理，权值向量wc2的更新规则可以表示为 其中，lc＝0.01是评判网络在线训练过程中的学习率；仅更新外层权值wc2，内层权值wc1随机初始化后保持不变；重复执行14-17，直至Ecek＜10-5；此时，评判网络在k时刻的更新完成； 接下来，根据评判网络对控制策略的评价结果，完成策略提升；在线训练过程中执行网络的输出表示为 在线训练过程中执行网络的逼近误差定义为 其中，Ud是理想的训练目标，设置Ud＝0；定义在线训练过程中执行网络的性能指标为 权值向量wa2的更新规则表示为 重复执行18-21，直至此时，执行网络在k时刻的优化完成；最后，利用训练好的执行网络，根据当前跟踪误差来计算控制输入，实现溶解氧浓度对设定值的跟踪；

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