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污水处理过程中DO的模糊神经网络控制研究的开题报告

一、研究背景与意义

随着城市化进程的加速和人口的增多，废水和污水的排放问题变得越来越严重。为了保护水环境和人民健康，必须对污水进行处理。其中，溶解氧（DO）是污水处理过程中一个重要参数，它可以反映出微生物在处理过程中的生长和代谢情况。对DO的控制可以有效提高处理效率，减少能耗，降低废水排放。

传统的控制方法往往需要人工干预，实时性和精度有所欠缺。而模糊神经网络控制技术的引入可以很好地解决这些问题，提高控制的自动化和精度，进一步优化污水处理过程，节约资源和成本。

二、研究内容和目标

本研究旨在探究污水处理过程中DO的模糊神经网络控制技术，并实现对DO的自动控制。具体研究内容包括以下几点：

1.设计DO的控制系统，建立被控对象的数学模型；

2.建立模糊神经网络控制器，利用神经网络对DO进行预测和控制；

3.实现对DO的自动控制，验证控制器的有效性和可行性。

三、研究方法和技术路线

本研究采用的主要方法是实验研究和理论分析相结合。技术路线包括以下几个步骤：

1.搜集相关文献，了解现有研究成果和技术路线；

2.设计实验方案，搭建实验平台，收集DO的数据；

3.对数据进行预处理和特征提取，建立DO的数学模型；

4.利用模糊神经网络控制技术建立控制器，实现对DO的自动控制；

5.对控制器进行实验验证，分析控制效果和可行性，优化控制器。

四、预期成果和意义

本研究预期可以得出以下成果：

1.建立污水处理过程中DO的模糊神经网络控制技术；

2.实现对DO的自动控制，提高处理效率，减少能耗；

3.分析控制效果和可行性，为污水处理行业提供技术支持和创新思路。

本研究的成果可以为污水处理行业的技术升级和资源节约做出贡献，有重要的现实意义和应用价值。