曝气生物滤池工艺计算机控制系统研究

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随着社会和经济的高速增长,环境问题日益突出,尤其是城市水环境的恶化,加剧了水资源的短缺,影响着人民群众的身心健康,已成为城市可持续发展的严重制约因数。为解决水污染这一难题,采取合适的污水处理工艺,并将先进的自动化控制技术和智能控制技术运用到污水处理中,对我国的经济和民生建设,有着非常重要的意义。  本课题以某企业对于曝气生物滤池工艺计算机控制系统的技术攻关为背景,融合了工业控制计算机、可编程控制器PLC、工业自动化组态软件、电力传动以及网络通信等技术。消化和吸收国内外先进的控制系统;在此基础上进行曝气生物滤池工艺计算机控制系统研究。  由于污水处理厂的进水水质和水量是变化的、随机的,另外处理效果还受pH值、水温、溶解氧等多种因素的影响。因此,污水处理过程具有大滞后、非线性和时变等特点,采用传统的控制技术控制效果不佳,只有将先进控制技术特别是计算机控制技术应用于其中,才能保证出水水质,进而达到节能目的。针对污水处理厂出水总氮无法测量,本课题通过基于遗传算法优化的RBF神经网络建立污水总氮的软测量模型,利用进水水质的相关参数预测出水总氮的含量,并通过MATLAB仿真验证了模型的可靠性。如何开发推广这个潜在市场将具有重要的经济意义和社会意义。
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