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龍圖騰網獲悉遼寧工業大學申請的專利具有時變非對稱約束的污水處理過程自適應神經網絡控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120255333B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510282266.8，技術領域涉及：G05B13/04；該發明授權具有時變非對稱約束的污水處理過程自適應神經網絡控制方法是由李東娟;閆一帆;李大鵬設計研發完成，并于2025-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本具有時變非對稱約束的污水處理過程自適應神經網絡控制方法在說明書摘要公布了：本發明提供了具有時變非對稱約束的污水處理過程自適應神經網絡控制方法，用于參數未知的污水處理過程，屬于城市污水處理過程智能控制技術領域。采用自適應控制方法設計控制器，對污水處理過程中的溶解氧濃度和硝態氮濃度達到精確控制。首先，由于模糊神經網絡具有出色的魯棒性，能有效逼近污水處理廠中出現的未知動態。其次，通過構建時變非對稱的障礙型李雅普諾夫函數設計控制輸入，并且，考慮到一種執行器故障情況，設計了一種容錯控制方法。最后，利用基準仿真1號模型進行模擬實驗，仿真結果驗證了所提出方法的有效性。

本發明授權具有時變非對稱約束的污水處理過程自適應神經網絡控制方法在權利要求書中公布了：1.一種污水處理過程控制方法，其特征在于，所述污水處理過程基于生化反應器，包括五個依次連接反應池，第1個反應池為厭氧池、第2個反應池為缺氧池、第3個反應池至第5個反應池均為好氧池； 設計第5個反應池溶解氧濃度的控制輸入υO和自適應率以控制第5個反應池中溶解氧濃度So,5t；設計第5個反應池溶解氧濃度的控制輸入υO和自適應率的過程如下： 步驟1.1，設計第5個反應池溶解氧濃度的誤差變量為： eot＝So,5t-So,sett1 So,5t表示第5個反應池中溶解氧的濃度，So,sett是溶解氧濃度的設定值； 步驟1.2，構造時變非對稱李雅普諾夫函數VDt，如下： 其中，p1是一個正常數，是第一個模糊神經網絡理想權重的估計值，是估計誤差，且滿足Λ1是待設計的常數增益矩陣，且滿足 θa1和θb1是時變障礙函數，定義為： qOeo定義為 θ a1，和θ b1都是常數，并滿足和 引入誤差坐標變換如下： 根據6中的定義，時變非對稱李雅普諾夫函數VDt進一步寫成： 步驟1.3，定義一個未知函數POE1為 其中，是第一個模糊神經網絡的輸入向量，V5表示第5個反應池的體積，Q4t表示第4個反應池的流量，Q5t表示第5個反應池的流量，γ5是第5個反應池的生物反應速率； 使用第一個模糊神經網絡逼近POE1為 其中，是近似誤差并且滿足是第一個神經網絡的高斯基函數向量，是第一個模糊神經網絡的理想權重，表示的最大值； 步驟1.4，時變非對稱李雅普諾夫函數VDt對時間的導數表示為： 其中， 步驟1.5，溶解氧濃度的控制輸入υO和自適應率設計為 其中，μ1，ο1和φ1都是正參數，存在So,St是溶解氧的飽和濃度； 設計第2個反應池硝態氮濃度的控制輸入υNO和自適應率以控制第2個反應池的硝態氮濃度Sno,2t。

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