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近些年来，我国在水处理理论和工艺研究领域取得了长足的发展，而在实际运行和管理中却存在着以下问题：处理能力有限、单位能耗高、出水水质波动和设备非稳态运行等等。目前水处理过程仅采用些低级的控制策略，如开关、比例控制等，除了设计理念外，还有若干技术问题制约着高级水质控制的普及：缺乏描述系统过程的模型、缺乏稳定有效的水质传感器与内在外在的众多干扰等。
针对缺乏实时水质传感器的问题，本文采用了ANFIS(自适应神经模糊推理系统)为建模工具，以树脂吸附过程为例建立了具有45个参数的灰箱模型：输入为系统的干扰与操作变量，输出为出水水质，其具有良好的逼近性能和语言解释性，可对各种影响条件下的吸附出水进行预测，不仅实现了出水水质的软测量，还为树脂吸附系统的在线控制创造了条件。
针对水处理系统非稳态、时变的特点，本课题还进行了控制策略的设计，在每个吸附批次内，控制系统以水质预测模型为基础，动态测量系统输入干扰，根据出水水质要求计算操作变量，不仅可实现树脂吸附饱和与出水稳定达标，也有利于脱附和后续工艺的设计和运行；而实际出水水质用于系统模型参数的滚动更新，可以解决模型适配以及吸附性能随时间变化而下降等内在干扰问题。
为了推进智能控制在水处理过程中的应用，简化建模过程，加快开发速度，本课题编写了基于MATLAB的建模仿真软件，其不仅具备水处理过程建模与动态仿真功能，还提供了训练数据预处理和可视化构图等辅助模块，目标应用领域包含：水处理工艺辅助设计、控制策略设计与优化、和员工的教育与培训。最后本课题对实际水处理控制系统进行了初步设计，重点讨论了系统的构成以及相互的通讯和交互，采用的数据采集与监督控制系统不仅可以实现水处理过程的数据采集、参数调节以及系统优化等常规功能，还能将其融入公司的信息管理与规划中去，真正实现全局优化的高质量、高效益的智能控制系统。