基于CSO优化模糊神经网络的污水处理出水COD预测模型

针对污水处理的非线性系统,为了能够有效预测出水化学需氧量（COD）。提出了一种基于鸡群算法（CSO）算法优化的模糊神经网络预测模型。首先通过模糊神经网络设计了COD模糊神经网络预测模型;之后采用鸡群算法优化模糊神经网络模型参数,弥补预测模型容易陷入局部极小值的缺点,使模糊神经网络的预测精度有了明显提高。最后用MATLAB平台进行仿真实验,仿真结果清晰表明,改进型模糊神经网络预测模型具有很好的自适应性和鲁棒性,提高了COD预测精度和预测效果,能够满足实际污水处理的测量需求,具有一定的研究价值。     

休闲旅游区污水处理远程监控系统的设计

由于休闲旅游区地域和污水处理排放要求的特殊性,本文介绍了一种成本低廉,在保证高可靠性和实时性的基础上满足本地无人值守生产管理模式要求的污水处理远程监控系统。针对安徽省某市旅游区一家休闲会所的实际需求,使用了组态王软件进行监控界面的设计,在通信上采用了Zigbee无线模块,并根据组态王存在串口通信上的不足,采用VisualBasic6.0软件通过DDE的方式实现了上位机与PLC之间对现场采集数据及控制指令的传输。通过实际运用证明了该系统具有运行稳定、可靠等优点,节省了大量通信线缆及施工的工作量。     

集成污水处理装置中PLC基于GPRS的无线通讯

地震、干旱等多种自然灾害的多发性以及不可预见性向市政工程规划设计提出新的要求和挑战。传统的供水系统和方式已经不能满足今天大面积应急供水的需求。在市政规划和民政救灾规划方面,应急供水设备的战略储备应当作为主要内容之一列入议程。而污水一体化集成技术可以作为水处理的一部分应用在我国应急系统当中,并加以大力推广,而集成式污水处理装置所配套的PLC控制系统,就非常适用于这种区域分散,生活污水处     

基于ZigBee的污水处理监控系统设计与实现

针对现有有线污水处理监控系统布线困难、成本高等问题,提出了引入ZigBee技术的应用方案。文章介绍了由西门子S7—200PLC、ZigBee和工控组态软件组成的无线监控系统在污水处理厂中的应用。本文分别对通信组网方法、现场控制端PLC通信程序设计和上位机通信软件设计做出了详细说明。实验表明：系统构建简单,工作稳定可靠,在监控中心通信与控制软件端可以很好地模拟出现场端的实时运行状况。     

基于动态神经网络在线辨识的PID控制

针对工业控制领域中复杂非线性时变系统和传统RBF神经网络辨识PID控制的不足,提出了一种基于聚类结合算法的动态RBF神经网络在线辨识PID自适应控制方法.通过优化的动态RBF辨识神经网络更好地描述了控制对象的动态行为,获得PID参数在线调整信息,实现系统的智能控制.仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的PID控制方法相比该方法具有较高的控制精度,较快的系统响应,较强的适应性和鲁棒性.