王丽娟

（西安工业大学 陕西 西安 710032）

近年来，随着水资源的日益枯竭和水环境的日益恶化，人们开始越来越关注污水处理，污水处理过程的自动化控制成为一个焦点问题。污水处理厂是一个严重非线性，大时滞和干扰多的系统。近来许多基于人工智能技术的新的控制方法都被研究如何应用到污水处理控制系统中去[1-3，6-9]。模糊控制技术就是其中一种，非常适用于非线性系统，已经被成功应用到污水处理的控制中[9]。但在为干扰颇多的污水处理厂设计模糊控制系统时模糊控制是否能够有效地消除这些干扰对控制的影响是一个值得研究的问题，但上述这些文章中都 没 有 提 到[1-3，6-9]。

此外，对于大多数污水处理厂来说，溶解氧浓度是一个关键的控制参数。例如在文献[1]中，作者提出一个污水处理厂的绝大多数能耗都可以由溶解氧浓度来表示，在文献[2]中，溶解氧浓度是一个预测污水处理厂出水水质的软测量模型的输入参数，在文献[3]中，同过调解溶解氧浓度来避免污泥膨胀。因此本文比较了单独使用模糊控制和将模糊控制和前馈控制器相结合对污水处理厂的溶解氧浓度进行控制的结果，来判断模糊控制是否能有效去除污水处理控制过程中的干扰。此外，如何为污水处理厂设计前馈控制器在文中也进行了研究，提出了使用前馈神经网络来为污水处理厂建立前馈控制器的方法。

1 污水处理的数学模型

文中的研究对象是一个二级污水处理厂。……