模糊神經網絡在CASS工藝污水處理系統(tǒng)中的研究與應用.pdf

1、污水處理的CASS池工藝是在活性污泥法的基礎上發(fā)展起來的一種新型的工藝方法，它的污水處理過程是利用吸附在污泥上的各種菌群的生命活動，來清除污水中的有害雜質和污染物。溶解氧濃度是污水處理過程中的重要因素之一，由于進水水質的不穩(wěn)定性和微生物生長的復雜性等特點，使得溶解氧濃度的控制過程具有多變量、非線性、大滯后和不確定性等特點，控制過程精確的數(shù)學模型難以建立，基于數(shù)學模型的傳統(tǒng)控制方法已經不能滿足其控制要求，從而導致出水水質的不穩(wěn)定性。智能控

2、制是控制理論發(fā)展的高級階段，它可以在不確定控制過程數(shù)學模型的基礎上實現(xiàn)對被控量的精確控制。為了提高污水處理出水質量，降低運行成本，利用智能控制的方法對溶解氧濃度進行控制的研究具有重要的理論和現(xiàn)實意義。模糊神經網絡是在模糊邏輯和神經網絡的理論基礎上發(fā)展起來的一種智能控制方法，它既有模糊邏輯的模糊推理和知識表達能力，又有神經網絡的自學習能力，可以有效解決復雜控制系統(tǒng)的諸多問題，。
　　 本文在對溶解氧濃度智能控制方法現(xiàn)有研究的基礎上

3、，結合實際項目，深入了解了CASS池工藝污水處理方法的原理，結合對模糊神經網絡控制的學習和研究，主要內容包括：⑴根據(jù)實際項目的控制要求，在保證滿足控制系統(tǒng)性能的前提下進行了硬件結構的設計和控制系統(tǒng)的軟件開發(fā)，并設計上位監(jiān)控組態(tài)和觸摸屏手動控制畫面。⑵運用OPC技術實現(xiàn)matlab與PLC的數(shù)據(jù)交換，利用matlab的工具箱設計模糊神經網絡控制器，并嵌入到simulink環(huán)境下，將PLC中的數(shù)據(jù)送入到simulink中，經過數(shù)據(jù)處理得出的