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污水处理厂普遍存在处理效率低、运行费用高的问题,因此本文以辽宁某污水处理厂实际项目为研究背景,研究一种节能降耗的污水处理控制系统,旨在提高污水处理效率、降低系统运行费用。污水处理过程具有非线性、强耦合、大时滞的特点,其进水的变化对出水水质的影响要在较长时间以后才能表现出来,致使控制系统无法及时获取出水水质的响应情况,进而导致控制不及时、处理效率低。为了能及时得到出水水质反馈,本文以进水相关参数为辅助变量、出水化学需氧量(COD)为主导变量,提出基于极限学习机(ELM)的出水COD预测模型。同时利用改进的PSO算法(IPSO)优化ELM参数,最终建立出水COD的IPSO-ELM预测模型。仿真结果表明,IPSO-ELM模型的预测精度、收敛速度和抗干扰能力优于PSO-ELM和ELM模型,具有较好的预测性能。在预测出水水质的基础上,为进一步降低系统运行费用,本文提出一种节能优化控制策略。首先对污水生化处理过程进行建模,选择对出水水质和运行费用影响较大的溶解氧(DO)浓度和剩余污泥排放量(Qw)作为优化控制变量,并以出水水质为约束条件、运行费用为性能指标,继续利用IPSO-ELM模型预测出水水质,在保证出水水质达标的前提下利用IPSO算法对DO和Qw进行优化。为了提高优化效果,将1天时间平均分成N段,逐段进行优化。仿真结果表明,IPSO算法与IPSO-ELM预测模型的结合应用,以及分段优化的方式,不仅提高了污水处理效率而且有效地降低了运行费用。通过仿真对比可知,IPSO算法的节能优化性能优于PSO算法。论文最后,根据污水处理流程以及控制要求,以WinCC为上位机监控软件、S7-300系列PLC为下位机,并结合IPSO-ELM预测模型和基于IPSO算法的优化控制策略,设计一套节能优化控制系统。该优化控制系统采用MATLAB来实现算法的运算,通过OPC技术实现MATLAB与WinCC的数据通信,将MATLAB的优化值作为现场控制器的设定值,从而实现污水生化处理过程的节能优化控制。