摘要：混凝投药量控制系统是水厂净化工艺中的一个不可缺少的关键性的控制环节,直接影响到后续水处理的过程,准确投加混凝剂是水厂获得合格出厂水质和经济效益的关键。水厂加药系统如何根据来水水质的变化来确定最佳混凝剂投加量,长期以来是给水行业普遍关心而又亟待解决问题。本文根据韶关某大型矿山供水厂的实际生产情况,针对水厂加药过程具有大时滞、非线性、难以建立精确数学模型等特点,常造成净化不彻底,或者投药过量等问题,提出了一种基于BP神经网络前馈预测控制与模糊PID反馈控制相结合的复合控制方法,研究并设计了水厂自动加药系统,实现对混凝剂投加量的精确控制。本文首先介绍了选题背景和国内外水厂混凝投药量控制的研究现状,建立了以原水浊度、温度、pH值、流量为BP神经网络前馈预测模型输入,混凝剂投加量为输出；以沉淀池出水浊度与目标值的偏差与偏差变化率作为模糊PID反馈控制器的输入,混凝剂投加量为输出的复合控制系统。通过对相关水厂实际运行数据进行收集和整理,得出被控对象的数学模型,对被控对象分别进行了常规PID、模糊PID控制以及前馈-反馈复合控制三种控制策略的仿真分析,结果表明复合控制明显优于其它两种控制。复合控制系统能够根据来水水质的变化适时有效预测混凝投药量和调整投药量。此系统被应用于韶关某大型矿山供水厂,实现了该水厂的投药自动化,不仅保证了出水水质,而且节约了投药量,大大降低了水厂的投药成本,为供水厂取得了较好的经济效益。图38幅,表20个,参考文献80篇。