유입수 성상과 반응조내 상태 및 목표처리수질에 따른 용존산소 및 미생물 체류시간 등의 가변인자를 자동제어하는 인공지능제어시스템에 관한 것으로, 우리나라의 특성상 합류식 하수관거를 통하여 하수처리장에 유입되는 유동적 설계인자인 생물학적 산소요구량, 유입유량 및 수온을 자동으로 측정하여 얻어지는 데이터를 통하여 초기 설계시에 적용되는 고정인자인 각 반응조 및 침전조의 용적을 고려한 체류시간을 적용하여, 제어인자인 호기조 1단 및 호기조 2단의 용존산소량 및 미생물 체류시간과 같은 목표값을 얻어내고 또한 현재값을 통하여 공급공기 제어용밸브 및 슬러지 인발 펌프를 자동으로 제어하는 방법으로 기존의 전문가들이 가지는 지식을 수집하여 가장 적절한 지식-베이스를 작성하고, 이를 이용하여 인공지능(신경 제어기)을 학습시켜, 온도의 변화 및 농도의 변화 등에 대응하는 용존산소의 농도를 설정하고 적절한 SRT를 계산하여 잉여 슬러지 등을 제어하는 학습 방법과 제어하는 알고리즘을 이용하며, 이 인공지능제어 학습 방법은 공법간의 차이와 하수처리장 용량 및 Flow의 변화 등에도 불구하고, 약간의 수정과 새로운 데이터를 이용한 재학습과 튜닝에 의해 대부분의 하수 처리장에 적용할 수 있으며, 새로운 데이터의 축적에 의해 새롭고 더 나은 효율을 가질 수 있도록 튜닝하는 인공지능제어 시스템에 관한 것이다.
