【摘 要】
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供水系统是城市基础设施之一,其稳定运行和水质安全直接关系到人们的生活和健康。在净水厂中,混凝沉淀是净水厂十分重要的工序之一,不仅影响着净水厂的出水质量还影响制水成本,其中混凝剂投加量的控制是至关重要的。由于原水水质变化的不确定性以及混凝反应过程的复杂性都会影响混凝剂的投加量和混凝效果,导致投药过程具有一定的时滞性,难以实时准确地进行投药。为了克服这一问题,本文针对净水厂的混凝投药过程建立了遗传算法
【基金项目】
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江苏省社会发展—面上项目“生物’加速器’-水解酸化耦合强化偶氮染料废水脱毒增效技术与装备”（项目号:BE2019696）；
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供水系统是城市基础设施之一,其稳定运行和水质安全直接关系到人们的生活和健康。在净水厂中,混凝沉淀是净水厂十分重要的工序之一,不仅影响着净水厂的出水质量还影响制水成本,其中混凝剂投加量的控制是至关重要的。由于原水水质变化的不确定性以及混凝反应过程的复杂性都会影响混凝剂的投加量和混凝效果,导致投药过程具有一定的时滞性,难以实时准确地进行投药。为了克服这一问题,本文针对净水厂的混凝投药过程建立了遗传算法优化自适应模糊神经网络（GA-ANFIS）预测模型。其研究结果如下:（1）通过烧杯试验对混凝过程进行模拟并分析得出:混凝的搅拌时间应保持在15 min左右;混凝的快速搅拌转速应保持在400 r/min,快速搅拌时间应保持在0.5 min;混凝的慢速搅拌转速应保持在30 r/min,慢速搅拌时间应保持在15min;通过对影响因素进行分析得出的原水浊度、温度、p H、碱度和COD对混凝效果均有一定影响。（2）本文构建了RBF模型、ANFIS模型和GA-ANFIS模型进行混凝预测,均以原水浊度、原水p H值、原水温度、原水碱度和原水COD为输入变量,混凝剂投加量为输出参数,对比了三种模型的优劣,发现GA-ANFIS模型比RBF模型和ANFIS模型的MAPE降低了15.23%、14%,MAE降低了3.86%、3.394%,其具有更高的收敛速度、准确性和可靠性,可以更好地处理非线性问题。（3）在控制方面,本文采用模糊PID控制系统对投药过程进行了控制,并通过MATLAB/Simulink仿真,仿真结果表明相较于普通的PID控制,该模型在减小超调和提高动态响应速度方面表现得更出色。可以实现对混凝剂的精确控制,提高投药的准确性和稳定性。
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