同步聚类算法在污水水质软测量中的应用

本文主要探讨了基于同步聚类的污水水质混合在线软测量方法，针对污水处理过程中工况频繁波动导致的水质测量精度问题，提出了一种新的建模策略。该方法将简化机理模型和误差补偿模型相结合，通过在线同步聚类算法优化模型的实时性和准确性。 正文: 在污水处理领域，由于进水水质和运行条件的不确定性，单一模型往往无法精确预测出水的化学需氧量(COD)。为此，研究者提出了一种基于同步聚类的混合在线软测量方法，以提高对出水COD的预测精度。该方法由两个主要部分构成：简化机理模型和误差补偿集成模型。 简化机理模型作为主模型，主要用于捕捉污水处理过程中的基本动态机理特性。它基于对微生物生化反应的理解，能够描述系统在一般情况下的行为。然而，由于工况的频繁波动，单一的机理模型无法完全适应所有工况，因此需要误差补偿模型。 误差补偿集成模型由多个线性子模型组成，每个子模型都是为了补偿特定工况下的机理模型误差。通过这种方式，模型可以适应各种不同的运行状态。关键创新在于使用在线同步聚类算法来确定子模型的数量。这种算法不仅考虑了输入和输出数据的时间序列信息，还考虑了相邻数据之间的关联性，这有助于提高计算效率，确保模型能快速响应工况变化，从而提高实时性能。 在实际应用中，研究人员使用来自某污水处理厂的数据进行了仿真实验。实验结果表明，提出的建模方法在多工况下仍能保持良好的预测精度，有效地解决了传统单一模型因工况变化导致的测量精度下降问题。这对于提高污水处理过程的控制效率，及时调整操作策略，以及确保出水质量的稳定性具有重要意义。 基于同步聚类的污水水质混合在线软测量方法提供了一种新的思路，通过集成学习和动态调整，能够在复杂多变的工况下保持高精度的水质预测，为污水处理过程的自动化和智能化提供了有力工具。这种方法对于提升污水处理厂的运行效率，降低运营成本，以及更好地保护环境具有积极的推动作用。