[發明專利]一種基于多參數耦合交叉的水質在線監測方法和系統

在審

• 申請號: 201910237748.6
• 申請日: 2019-03-27
• 公開（公告）號: CN109932496A
• 公開（公告）日: 2019-06-25
• 發明（設計）人: 吳世軍;張鶴強;張志峰;楊燦軍
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G01N33/18
• 分類號: G01N33/18;G06F16/215;G06F16/2458
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司 33224
• 代理人: 蔣瓊

1.一種基于多參數耦合交叉關系的水質在線監測方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)獲取水體原始樣本的pH、濁度、溶解氧和電導率數據，以化學需氧量為標簽，剔除掉數據異常的樣本，形成訓練集；

2)對水體原始樣本的pH、濁度、溶解氧和電導率數據進行歸一化處理；

3)使用歸一化處理后的pH、濁度、溶解氧和電導率數據及對應的標簽對BP神經網絡進行訓練，獲得水質參數模型；

4)將待測水體的pH、濁度、溶解氧和電導率數據經歸一化處理后輸入水質參數模型中，并對輸出的數據進行反歸一化處理，得到待測水體的化學需氧量數據；

5)根據待測水體的化學需氧量數據，得到待測水體的水質情況；

6)根據應用場合設定一個預警值，當待測水體的化學需氧量大于預警值時，進行報警提示污染超標。

2.根據權利要求1所述的水質在線監測方法，其特征在于，步驟1)中，所述的剔除掉數據異常的樣本采用的方法為：

將每一時刻的化學需氧量值均與前一時刻進行比較，當變化值大于±10％時，認為其發生了突變；

從突變值往后尋找，出現的第一個與其后10組數據處于同一水平，認為此值以后的數據為正常值；

從發生突變至重新穩定到新數值水平之間的數據均為為異常值，從訓練集剔除。

3.根據權利要求1所述的水質在線監測方法，其特征在于，步驟2)中對pH、濁度、溶解氧和電導率數據進行歸一化處理的公式為：

取y_max＝1,y_min＝-1，則原數據映射到區間[-1，1]，注：x為原始數據，y為歸一化處理后數據。

4.根據權利要求1所述的水質在線監測方法，其特征在于，步驟3)中BP神經網絡包括輸入層、隱藏層和輸出層，各層神經元個數分別為4、9和1；輸入層到隱藏層的傳遞函數為tansig，隱藏層到輸出層的傳遞函數為purelin，學習算法選擇標準梯度下降算法traingd；以模型輸出和期望輸出的均方誤差MSE為評價指標確定是否達到訓練要求。

5.根據權利要求1所述的水質在線監測方法，其特征在于，步驟4)中，對輸出的數據進行反歸一化處理的公式為：

取y_max＝1,y_min＝-1，則將模型輸出映射回真實數值，其中，x為真實數據，y為模型輸出的歸一化數據。

6.根據權利要求1所述的水質在線監測方法，其特征在于，步驟6)中，當應用場合為城市內河時，設定預警值為10mg/l，當應用場合為工業廢水排放口時，設定預警值為100mg/l。

7.一種基于多參數耦合交叉的水質在線監測系統，用于實現權利要求1～6中任意權利要求所述的水質在線監測方法，其特征在于，包括：

數據采集組件，設有pH傳感器、濁度傳感器、溶解氧傳感器和氧化還原電位傳感器；

數據處理組件，設有存儲模塊和處理模塊，所述存儲模塊中存儲有水質參數模型以及上述各傳感器采集到的水質參數；所述處理模塊對水質參數進行處理計算得到待測水體的化學需氧量數據，并結合待測水體的pH、濁度、溶解氧和電導率數據與化學需氧量數據，得到待測水體的水質情況；

數據傳輸組件，通過4G通信方式將監測結果上傳并顯示。