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龙图腾网获悉无锡市工业废物安全处置有限公司申请的专利污水处理搅拌机智能控制方法及其装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119846968B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510023553.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权污水处理搅拌机智能控制方法及其装置是由姜惟惟;李艳红;高政;冷奇;陆大伟;高桥远;江晓兰设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本污水处理搅拌机智能控制方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明涉及污水处理自动化装备技术领域，公开了一种污水处理搅拌机智能控制方法及其装置，将污水处理池分为2个污水区域，两个污水区域分别设置污水处理搅拌机，污水区域分别设置有水流速度传感器组和黏度传感器组，对两个不同污水区域的水流速度传感器组和黏度传感器组的参数值进行校正获取预测值，对两个不同污水区域分别构建水流速度智能控制器，以水流速度目标值以及对应的水流速度传感器组的参数预测值为输入，构建污水处理搅拌机智能控制系统，对两个区域的污水处理搅拌机进行智能协调控制。与现有技术相比，本发明实现对污水处理搅拌过程参数的全面变化的动态预测与控制，能够提高水流速度目标值控制的稳定性、快速性和精确性。

本发明授权污水处理搅拌机智能控制方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种污水处理搅拌机智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：将污水处理池分为污水区域1和污水区域2，两个污水区域分别设置污水处理搅拌机，污水区域1设置有水流速度传感器组1和黏度传感器组1，污水区域2设置有水流速度传感器组2和黏度传感器组2，获取两个不同污水区域的水流速度传感器组和黏度传感器组的参数值； 步骤2：对两个不同污水区域的水流速度传感器组和黏度传感器组的参数值通过参数检测模块分别进行预测，获取水流速度传感器组和黏度传感器组的预测值； 步骤3：对两个不同污水区域分别构建水流速度智能控制器1、水流速度智能控制器2，水流速度智能控制器1、水流速度智能控制器2分别以水流速度目标值以及对应的水流速度传感器组的预测值为输入； 步骤4：构建污水处理搅拌机智能控制系统，包括PSO的ELman神经网络模型-新陈代谢GM1,1模型1-2、新陈代谢GM1,1模型2、PSO的ANFIS模糊神经网络模型1-3、PSO的BiLSTM神经网络模型2-3； 水流速度智能控制器1的输出、PSO的BiLSTM神经网络模型2的输出和新陈代谢GM1,1模型2的输出的累加和作为PSO的ELman神经网络模型-新陈代谢GM1,1模型1的输入，PSO的ELman神经网络模型-新陈代谢GM1,1模型1的输出、PSO的ANFIS模糊神经网络模型1的输出和PSO的ANFIS模糊神经网络模型2的输出的累加和作为污水处理搅拌机1的输入，污水处理搅拌机1对污水处理池的污水区域1的污水进行搅拌； 水流速度智能控制器2输出与PSO的BiLSTM神经网络模型3输出的累加和减去新陈代谢GM1,1模型2输出的差作为PSO的ELman神经网络模型-新陈代谢GM1,1模型2的输入，PSO的ELman神经网络模型-新陈代谢GM1,1模型2输出与PSO的ANFIS模糊神经网络模型3输出的累加和减去PSO的ANFIS模糊神经网络模型1输出的差作为污水处理搅拌机2的输入，污水处理搅拌机2对污水处理池的污水区域2的污水进行搅拌； 水流速度传感器组2和水流速度传感器组1的预测值的差和差的变化率作为PSO的ANFIS模糊神经网络模型1的输入，PSO的ANFIS模糊神经网络模型1的输出作为新陈代谢GM1,1模型2的输入；黏度传感器组1的当前时刻输出黏度预测值与前一时刻输出黏度预测值的差和差的变化率作为PSO的ANFIS模糊神经网络模型2的输入，PSO的ANFIS模糊神经网络模型2输出作为PSO的BiLSTM神经网络模型2的输入；黏度传感器组2的当前时刻输出黏度预测值与前一时刻输出黏度预测值的差和差的变化率作为PSO的ANFIS模糊神经网络模型3的输入，PSO的ANFIS模糊神经网络模型3输出作为PSO的BiLSTM神经网络模型3的输入。

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