【摘 要】
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针对污水处理厂化学除磷过程药耗较高的问题,提出一种基于规则自适应校正的除磷加药控制方法。在自适应规则库建立过程中,首先采用T-S模糊神经网络对影响出水总磷的水质情况
【机 构】
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北京工业大学信息学部,数字社区教育部工程究中心,计算智能与智能系统北京市重点实验室
【基金项目】
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水体污染控制与治理科技重大专项(编号2018ZX07111005)
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针对污水处理厂化学除磷过程药耗较高的问题,提出一种基于规则自适应校正的除磷加药控制方法。在自适应规则库建立过程中,首先采用T-S模糊神经网络对影响出水总磷的水质情况进行分级,然后结合专家经验和进水流量制定自适应规则库,输出信号为加药频率基值。在反馈校正的设计过程中,采用基于遗传算法改进的PID对加药频率进行精准校正。经现场试验验证,本方法能在保证出水总磷达标前提下有效节省化学除磷药剂。
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