14、废水曝气与红外图像去噪技术研究

废水曝气与红外图像去噪技术研究

引言

在当今的环保和图像处理领域,废水曝气控制和红外图像去噪是两个重要的研究方向。废水曝气是生物废水处理过程中的关键环节,其控制效果直接影响到处理效率和成本。而红外图像在民用和军事导航中具有重要作用,但噪声问题常常影响其质量。本文将深入探讨这两个领域的相关技术和方法。

废水曝气系统的不变控制

废水生物处理技术要求曝气过程必须持续且不间断。为了提高废水曝气控制的效率,研究人员采用不变控制原理对曝气系统进行优化。

控制对象分析

生物废水处理系统中的曝气池被视为一阶控制对象,具有以下特点:
- 输入影响:空气鼓风机容量 $L_{ab}$($m^3/min$)
- 输出参数:溶解氧浓度 $C$($g/m^3$)
- 主要干扰:氧气消耗 $q$($g/min$)

建模所需的控制对象参数如下(来自拉脱维亚实际市政废水生物处理厂的数据):
|参数|数值|
| ---- | ---- |
|曝气池容量 $Q$|$500 m^3/dn$|
|设定溶解氧浓度 $C_0$|$2 g/m^3$|
|可变负载 $q$|$(40 – 100) g/min$|
|可变空气鼓风机容量 $L_{ab}$|$(6 – 15) m^3/min$|

控制策略

曝气控制系统采用双参数控制,由闭环 PID 控制回路和开环预控制回路组成。以下是系统的主要组成部分:
- 反馈控制回路 :包括氧气变送器、输入阶跃信号发生器、PID 控制电路、频率转换器

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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