【摘 要】
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我国是一个水资源匮乏的国家,而水体污染更是加剧了水资源的紧张。我国各级政府已经清醒地认识到水污染的严峻形势,已将污水治理作为当前和今后一段时期内基本建设和环境保护
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我国是一个水资源匮乏的国家,而水体污染更是加剧了水资源的紧张。我国各级政府已经清醒地认识到水污染的严峻形势,已将污水治理作为当前和今后一段时期内基本建设和环境保护领域重点扶持的产业之一,因此今后的污水处理技术将会得到较快地发展。在众多污水处理工艺中,SBR法(Sequencing Batch Reactor—序批式活性污泥法)是一种比较先进的工艺且适合我国国情。但是大多数SBR法工艺过程自动化水平较低,难以保证出水水质达标排放。因此,对SBR法污水处理工艺中的曝气过程进行闭环控制研究就显得非常重要。本论文首先根据SBR法污水处理工艺原理,对现场数据库采集来的实时数据,采用BP神经网络技术建立了SBR法曝气过程模型,经验证该模型能比较准确地预测曝气池中溶解氧的浓度；又针对曝气池中曝气过程的间歇性、非线性以及大滞后等特点,采用模糊PID控制技术对SBR法曝气过程中溶解氧进行控制,在模糊控制规则的作用下对PID参数进行实时调整,并在MATLAB平台上进行了仿真,经验证使用模糊PID控制技术对PID参数进行必要调整以后,能够对曝气池中的溶解氧浓度进行控制,且得到了较为满意的控制效果。本论文的特色之一是建立了SBR法曝气及非曝气的BP神经网络模型,以揭示不同生产过程的工作状况；特色之二是使用模糊PID控制技术对SBR法污水处理工艺进行仿真研究。
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