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湖南大学邹新军

湖南大学邹新军

1、【编者按】为了加强高层次创新人才的培养，全面提高研究生教育特别是博士生教育质量，本栏目将陆续推出行业优秀博士学位OO及北京工业大学优秀博士学位OO，介绍学术成果，展示我校博士风采，激励北工大研究生潜心研究，努力奋进，不断创新，为学校“双一流”建设作出自己的贡献！

2、OO英文题目：THE RESEARCH ON SELF-ORGANIZED SLIDING CONTROL METHODS FOR MUNICIPAL WASTEWATER TREATMENT

3、城市污水处理过程控制是保证出水水质达标、提高处理效率的重要手段，其基本思想是：通过及时获取运行过程数据，利用控制方法对风机、回流泵、加药泵等进行调节，达到期望的运行效果。然而，由于城市处理包含物理处理、生物处理和化学处理等过程，其过程控制面临巨大的挑战，主要体现在：1) 影响城市污水处理过程状态的因素众多且相互影响，城市污水处理过程机理异常复杂，缺少精确的机理模型。2) 城市污水处理过程变量难以实时检测，尤其是关键水质参数总O(TP)、氨氮(NH4-N)等无法在线检测，缺少足够的运行状态信息。3) 城市污水处理过程入水只能被动接受，入水流量、成份、污染物种类、有机物浓度等波动较大，是一个典型的多干扰非线性动态系统，且始终运行于非平稳状态。因此，如何精确识别城市污水处理过程状态，利用有效的过程控制方法实现过程变量的稳定精准控制，仍然是当前城市污水处理过程控制研究的热点和难点。

4、针对出水TP、出水NH4-N等关键水质参数难以在线精确检测的问题，文中设计了一种基于自组织模糊神经网的关键水质参数智能检测模型(如图1所示)。，通过最小二乘法提取关键水质参数的相关变量，确定智能检测模型的输入输出变量；其次，基于模型结构风险评价指标优化模型结构，同时更新模型的结构和参数，提高了智能检测模型的精度；最后，分析出智能检测模型的收敛条件，并给出了结构优化算法的收敛条件下参数选择的准则，确保模型的成功应用，实际应用结果显示所提出的智能检测模型具有较好的实时性和检测精度。? ? ? ? ? ? ? ?