【摘 要】
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由于污水处理过程存在大滞后、强耦合的特点,传统控制方法难以保证其稳定运行。因此,针对污水处理过程中存在的上述难点问题,采用神经网络预测高密池进水流量来优化传统控制策略,提高控制加药系统的投加精度。首先分析污水处理过程工艺及控制策略,结合国内外污水处理过程的研究现状,针对高密度澄清池控制策略存在的问题提出解决办法。设计开发一套污水处理控制系统。在完成硬件选型设计、网络配置、监控组态及工艺控制开发的基
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由于污水处理过程存在大滞后、强耦合的特点,传统控制方法难以保证其稳定运行。因此,针对污水处理过程中存在的上述难点问题,采用神经网络预测高密池进水流量来优化传统控制策略,提高控制加药系统的投加精度。首先分析污水处理过程工艺及控制策略,结合国内外污水处理过程的研究现状,针对高密度澄清池控制策略存在的问题提出解决办法。设计开发一套污水处理控制系统。在完成硬件选型设计、网络配置、监控组态及工艺控制开发的基础上,通过MOUBUS TCP协议,实现Python和PLC的数据交互,为优化控制算法的实际应用奠定基础。针对加药系统药品投加流量控制存在滞后问题,采用基于LSTM（Long short-term memory）长短期记忆神经网络模型预测高密池的进水流量,来计算需要的加药量,并将预测流量设定值作为传统PID控制器的输入值,克服系统滞后性,实现投加流量随进水流量实时调整。仿真中,依据加药系统传递函数构建仿真模型,通过输入脉冲信号模拟实际高密池进水流量,观察优化后的控制策略和传统PID控制策略的控制效果,验证模型的准确性。并将优化控制策略引入高密度澄清池控制系统中,观察实际控制效果,对比加药实际投加量与理论计算量。实际运行表明,改进方法提升了投加量准确度,提高了系统抗干扰能力,避免过量投加造成的能源损耗和药品消耗,以及投加量不足影响高密池净水效果。
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