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申请/专利权人：厦门市政工程有限公司

摘要：本发明属于污水处理领域，具体是公开了一种基于实时反馈控制的污水处理精准加料系统，系统包括：传感器模块、混凝剂计量控制模块、混凝剂传输模块和故障诊断模块。本发明本发明将M5（M5ModelTree）算法和GTO（thegorillatroopsoptimizer）算法结合起来对污水处理时混凝剂的最佳用量进行建模，使用GOT算法计算最小叶大小和分割阈值的最优值对M5算法进行优化，精准地确定混凝剂的最佳用量，避免浪费或用量不足的情况；开发了一个具有注意机制的神经网络模型，利用供料传输带的振动信号识别各种异常运行状态，特别增加了注意模块，提高了运行状态分类的有效性。

主权项：1.一种基于实时反馈控制的污水处理精准加料系统，其特征在于，包括传感器模块、混凝剂计量控制模块、混凝剂传输模块和故障诊断模块；所述传感器模块，将传感器安装在污水处理流程的关键位置，获取传感器数据，所述传感器数据包括污水量、污水浊度、电导率、溶解性固体量、盐度、pH值、水温和氧气含量，将传感器数据通过无线通信网络实时传输至混凝剂计量控制模块；所述混凝剂计量控制模块对污水处理时混凝剂的最佳用量进行建模，实时计算混凝剂计量；所述混凝剂传输模块将混凝剂通过投料传送带传送到污水池中；所述故障诊断模块检测投料传送带运行状态，保证混凝剂能准确投入到污水池中；所述混凝剂计量控制模块通过M5-GTO方法对污水处理时混凝剂的最佳用量进行建模，所述M5-GTO方法具体包括以下步骤：步骤A1：采集污水处理样本集，所述污水处理样本集包括污水量、污水浊度、电导率、溶解性固体量、盐度、pH值、水温、氧气含量和对应的混凝剂计量，将污水处理样本集按7：3的比例划分为训练集和测试集；步骤A2：根据M5算法创建并初始化混凝剂估计模型，将训练集输入到混凝剂估计模型中进行训练，训练完成后，将测试集输入到训练完成的混凝剂估计模型中进行测试，定义混凝剂估计模型的目标函数为测试期间的均方误差；步骤A3：使用GTO算法随机生成初始种群，初始种群中的每个个体包含一个位置和一个适应度值，个体的位置由最小叶大小和分裂阈值组成，最小叶大小和分裂阈值是M5算法中的关键参数；步骤A4：在测试期间，对每个个体执行M5算法，计算每个个体的目标函数；步骤A5：使用GTO算法更新初始种群，从所有种群个体中选择目标函数最小的个体作为最小叶大小和分裂阈值；步骤A6：设置最大迭代次数，当达到最大迭代次数后，则终止GTO算法，并输出最优解，否则，继续进行迭代；步骤A7：将传感器数据输入到混凝剂估计模型中，计算得到混凝剂计量；所述故障诊断模块通过基于注意力的故障检测方法检测投料传送带是否正常运行，所述基于注意力的故障检测方法具体包括以下步骤：步骤B1：采集振动信号集，所述振动信号集包含供料传输带的历史振动信号图像和对应的状态，所述状态包括正常状态、卡滞状态、跑偏状态和松弛状态；步骤B2：将历史振动信号图像按状态进行划分，通过连续小波变换将历史振动信号图像从一维时间序列信号变换为二维时频图像，得到每个状态下的小波特征图像；步骤B3：将小波特征图像按8：2的比例划分为训练信号集和测试信号集，创建并初始化卷积神经网络作为故障判断模型，将小波特征图像进行缩放，训练信号集输入到故障判断模型中，在卷积层生成特征映射，所用公式如下： ；式中，是特征映射，是第层卷积，是第个特征，是激活函数，是小波特征图像的个数，是卷积算子，是权值，是偏置；步骤B4：定义缩放指数线性函数作为激活函数，使各层输出的分布均为正态分布，所述缩放指数线性函数如下： ；式中，是缩放指数线性函数，是尺度常数；步骤B5：在批归一层后放置注意模块，所述注意模块包括空间注意模块和通道注意模块，空间注意模块通过积累空间关系得到空间注意力图，所用公式如下： ；式中，表示标准卷积操作，是S形函数，是卷积层，是拼接函数，是空间注意力图，和是局部特征的特征映射，和是对分别进行两种池化操作的二维特征图，是哈达玛积运算；步骤B6：通道注意模块通过全局池化得到通道注意力图，所用公式如下： ；式中，表示作共享全连接操作，是共享全连接层，是通道注意力图，是小波特征图像；步骤B7：将空间注意力图和通道注意力图融合在多特征融合块中，计算每个状态的概率分数，所用公式如下： ；式中，是概率分数，表示不同的状态，是输出层的维度，是用于分类的softmax参数，是转置，是第个特征的特征映射；步骤B8：将测试信号集输入到故障判断模型中，使用梯度下降更新故障判断模型的所有权值；步骤B9：利用加速度计实时捕获供料传输带的振动信号图像，将振动信号图像输入到故障判断模型中，故障判断模型输出供料传输带的运行状态。

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