第一章 绪论
水与人的生活息息相关，特别在现代社会生活及生产中人们对水的需求量与日俱增，对水质要求也越来越高，因而也越来越重视水处理和水的再利用，通过各种技术进一步提高供水质量，降低生产能耗、药耗，提高经济效益等。水处理中的混凝处理环节正是水厂需要改进完善的一个重要环节。本文针对给水处理中的混凝投药控制进行研究。（水处理包括给水处理和废水处理，本文中的水处理仅指给水处理。）
1.1 水处理过程
水处理的任务就是对来自自然界的原水进行加工，通过物理化学等方法去除水中的杂质和病原体等有害物质，使水质符合生活或工业用水的各种要求。水处理是由多种工艺过程组合成的一个系统化设施。这个系统化设施形成了能生产标准饮用水水质的体系，如图1.1 [1]。
1.1.1水中杂质及处理方法
自来水厂从自然界抽取原水，可能的水源有江河、湖泊、水库、地下水等，原水中通常含有大量的粘土类杂质和腐殖质类杂质等。水中杂质颗粒大小基本处于10－10 m～10－2m这个范围内，而水分子的尺寸是4 (1 =10-10m)。实际上水处理的对象是从10－9m到10－6m的范围内的杂质。10－6m以上和10－9m以下这类不同尺寸杂质，有直接分离的净化工艺。但10－9m～10－6m之间的杂质不能直接处理，要把胶体的颗粒体积增大到固液分离的程度后，再净化处理，如图1.2，把它称作胶体凝聚或矾花形成处理。[1] 水中的杂质，胶体成份所占比例是相当大的，而这部分胶体杂质必须通过混凝处理环节才可以被去除。
1.1.2 净水处理基本工艺
净水厂从自然界中抽取原水，再对原水进行一系列的净化消毒处理，生产出适合日常生活及工业使用的自来水。各个净水厂的水生产过程较为相似，其基本流程为：预沉—>混凝—>沉淀—>过滤—>软化—>消毒等。
预沉：通过自然沉淀作用去除原水中的泥沙及大颗粒的悬浮物质。对高浊度原水尤其需要这一步。
混凝：通过向原水中投加适量的混凝剂，使水中胶体颗粒脱稳，通过絮凝和架桥作用生成大颗粒矾花沉淀物，然或通过其他设备，如沉清池、过滤池等，予以除去。
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第一章 绪论
第二章 神经模糊控制理论述
第三章 混凝投药控制系统分析
第四章 混凝投药量前馈控制器的设计和仿真
第五章 ANFIS投药控制的工程实现方案
第六章 结 束 语

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混凝环节是水处理中非常重要的环节，准确的投加混凝剂可以有效减轻过滤、消毒设备的负担，是提高水质、取的良好混凝效果及经济效益的关键。目前国内众多水厂采用的混凝投药控制主要是基于流动电流的反馈投药控制和基于传统数学模型的前馈投药控制，控制效果都不太理想，存在沉淀池出水浊度波动大，药剂浪费严重等问题。如何在线得到适合水质变化的最佳混凝剂量，实现混凝剂量的最佳投加，是目前水工业中亟待解决的问题。
混凝过程包括混凝剂的投加、混合、絮凝和沉淀部分，这个过程需要40 min以上的时间；影响因素众多，受原水浊度、温度、PH、碱度等的影响，还受配水流量和混凝工艺的影响，是个复杂的物理化学过程，难以准确数学模型。混凝过程是大滞后、非线性、时变系统，难以按传统的控制方法进行有效的投药控制。蓬勃发展的智能控制理论为这一问题的解决提供了新的出路。
本文首先介绍了水处理过程和混凝投药控制的发展、现状，在简要介绍智能控制理论中的神经网络控制和模糊逻辑系统之后，引入神经网络与模糊逻辑的融合，并详细介绍了一种用多层前馈神经网络优化模糊逻辑系统的自适应模糊推理系统－ANFIS。然后在分析混凝过程特性和目前主要使用的投药控制方案的基础上，分别设计了能够取代烧杯试验投药控制的基于原水浊度、温度、PH、碱度的BP神经网络前馈投药控制器和ANFIS前馈投药控制器，重点为后者。在ANFIS前馈投药控制器的设计中，运用减法聚类对样本数据进行空间划分，获取初始模糊隶属函数和模糊规则，得到ANFIS模型的初始结构。用成功的烧杯试验历史数据进行了仿真验证，为了比较还进行了传统的数学模型前馈投药控制仿真，从投药预测值－实际值的对比图和均方根误差(RMSE)等可以看出ANFIS投药前馈控制模型明显优于其它两种控制模型，它能够根据原水水质适时有效预测混凝投药量，而神经网络前馈控制器模型的投药预测效果一般。最后本文又进行了ANFIS前馈投药控制的工程实现方案初步设计。