垃圾渗滤液是垃圾填埋场内产生的高浓度废水,垃圾种类的繁杂导致垃圾渗滤液的成分复杂,故需要对垃圾渗滤液单独进行处理。传统的垃圾渗滤液处理方式成本高、效率低下、出水水质不能满足现今的工业排放标准。基于此,根据某县城垃圾填埋厂的实际情况,采用混凝反应沉淀+A/O脱氮系统+二级OCRO(Open Channel Reverse Osmosis)系统的工艺,采用基于单神经元自适应PSD预估控制算法的垃圾渗滤液自动控制系统实现渗滤液处理的自动运行与检测。本文在充分了解垃圾渗滤液处理厂的工艺流程、系统结构的基础上,对垃圾渗透液处理过程进行分析,分析了整个处理过程的控制需求和控制难点。采用基于单神经元自适应PSD预估控制算法的控制系统对被控量OCRO入口压力实现精准控制。首先对OCRO入口压力进行分析,建立闭环回路控制框图。然后根据被辨识的过程模型对现场数据进行采集,将采集后的现场调试数据采用递推因子最小二乘法建立辨识模型。最后使用MATLAB软件中的Simulink工具箱进行仿真,得到被控对象的传递函数。在算法的设计过程中,进行了多次改进。首先在常规PID控制算法的基础上与神经网络相结合设计出单神经元PID智能控制算法。通过MATLAB仿真,结果表明基于单神经元PID控制算法的控制器略有超调且自适应能力较差。然后将单神经元PID与Smith控制器相结合,消除单神经元PID控制过程中出现的大滞后与提高控制器的自适应能力。通过MATLAB仿真,结果表明数学模型不精确时,单神经元预估控制器会出现较大震荡,而算法中的K值能够实现自适应调整时,系统的震荡就会消除。最后利用PSD控制算法中的增益自整定规律实现K值自适应调整,即单神经元自适应PSD预估控制算法。将单神经元PID控制算法、单神经元预估控制算法与单神经元自适应PSD预估控制算法得到的仿真结果进行分析,结果表明,单神经元自适应PSD预估控制方案具有较好的标称性能和鲁棒性。最后,阐述渗滤液处理控制系统的硬件系统、自控系统网络结构以及上位机监控软件的开发。将所设计的单神经元自适应PSD算法在PLC中进行功能块编程、功能块封装,实现单神经元自适应PSD控制算法在PLC中的编程,并通过上位机查看历史数据,分析控制效果。