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模糊Smith-PID控制
针对污水处理系统中溶解氧控制存在大滞后、大惯性和时变等特点，将智能控制算法应用到污水处理系统中，实时调整PID参数。
模糊控制修正PID参数解决了污水处理系统中溶解氧中时变的特点，这样通过实时改变PID参数来适应整个污水处理过程，使其达到很好的控制效果。
下图是采用不同控制方法的实验结果比较。第一条曲线是PID控制，曲线开始时振荡较大，经过一段时间以后，控制结果趋于稳定。第二条曲线是模糊控制，速度较快，但是工作过程时间较长。第三条模糊Smith-PID控制曲线结合了两者的优点，控制效果最好。
4基于智能算法的优化控制方法
污水处理过程优化控制问题
优化控制是根据被控制系统的模型、输入变量、约束条件和目标函数，通过计算提供一个(组)最优控制变量，按最优控制进行过程控制，使性能指标最优。
实现污水处理过程优化控制的目的，稳定出水水质，减少污水处理时间、降低能源消耗和废水处理成本，提高污水处理能力。
建立目标函数，如能源消耗最少，最优化问题可以通过许多策略来实现，目前常用的解决方法是解析法和数值法。
优化控制的性能指标
目前，污水处理厂出水中的底物(有机物)浓度较高或波动大、运行费用较高是普遍存在的两个问题。
将这两个问题联合起来进行最优控制：以污泥排放量和曝气池中溶解氧浓度作为控制变量;以剩余污泥处理、污泥回流与供气这三者的运行费用(即能耗)之和作为性能指标;以有机物排放总量、出水水质为约束条件。
基于遗传算法的优化控制方法及实现
遗传算法是一种有效解决最优化问题的方法，它是基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法，它模拟了自然选择和自然遗传过程中的繁殖，交配和变异现象。
遗传算法对复杂的优化问题不需要进行复杂的计算，只用几种算子(选择、交叉、变异等)就能得到最优解，是一种全局寻优算法。
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