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3污水处理过程智能控制技术
DO智能控制方法DO闭环反馈控制系统
首先将DO的设定值与测试值比较，然后将比较结果送入模糊控制器产生控制策略，通过变频器控制鼓风机的转速，从而控制曝气量和生化池中的DO值。
PID控制的缺陷与不足
传统的PID控制器是以一组固定不变的PID参数去控制具有非线性特性和时变性的复杂系统，而且需要对象模型，显然难以获得满意的控制效果。
PID具有一定的局限性：被控制对象参数随时间变化时，控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。
基于BP神经网络的自整定PID控制
为了使控制器具有较好的适应性，实现控制器参数的自动调整，可以采用神经网络控制的方法。利用神经网络的自学习这一特性，并结合传统的PID控制理论，构造神经网络PID控制器，实现控制器参数的自动调整。
神经网络NN,根据系统的运行状态，学习调整权参数，从而调整PID参数，达到某种性能指标的最优化。
DO模糊控制
污水处理系统的智能控制方法，解决了污水处理系统数学建模困难的问题。通过模糊控制方法实时地改变风机的效率实现对溶解氧不同曲线的控制，取得缩短污水处理时间、减少能源消耗的明显效果。
模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法，它是从行为上模仿人的模糊推理和决策过程的一种智能控制方法。
进行DO控制时，把DO的设定值与测试值比较，根据溶解氧偏差、偏差变化率、专家经验知识建立的数据库来决策出模糊控制规则。然后将结果送入模糊控制器产生控制策略，通过变频器控制鼓风机的转速，从而控制曝气量和生化池中的DO值。模糊控制的特点在于微分控制，能够根据溶解氧的变化误差实现控制过程，优点是可以通过控制系统实时调整变量。
三种不同的曝气方式会产生不同的能源消耗效果，第一种溶解氧按照需氧量曲线来控制，80分钟以后取的水样COD是97。第二种采用恒值控制进行曝气，80分钟以后取样COD为114，95分钟以后为89，耗电较多。第三种是固定频率曝气，鼓风机频率恒定，80分钟后取样COD为91，耗电也较多。从这三者比较可以看出通过对DO不同曲线的控制，可以实现能耗较低的控制，反应时间也较短。
采用模糊控制解决了污水处理系统数学建模困难、出水水质不能在线检测、不利于实时控制等问题，可实现对DO不同曲线的控制，取得了缩短污水处理时间、减少能源消耗的明显效果。
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