基于模糊控制的单路口红绿灯智能控制器设计

专利撰写参考样例，可以参考写。机械相关领域的专利，都可以参考。CN201482299U说明书1/2页多功能组合式带式压滤机技术领域[0001]本实用新型涉及一种环保领域水处理系统中,适用于污泥处理的多功能组合式带式压滤机。背景技术[000]环保领域水处聞系统中的污泥处理设备中,带式压滤机是)泛采用的设备。目前带式脱水设备形式很多,但是由于各种使用原因,都存在有污泥分离过程中,混合、絮凝不充分,影响了带式压滤机使用效果,无形中增加了污泥处理的费川实用新型内容[0003]本实用新型要解决的技术问题是提供一种集絮凝、浓缩、布料及脱水于一体的多功能组合式带式压滤机,解决混合、絮凝不充分,滤液中仍含有大量污泥,布料不均匀等缺陷。[000为了解决上述问题,本实用新型提供了一种由絮凝装置、浓缩装置、宽带布料装置、脱水装置组成的多功能组合式带式压滤机。泥浆浓度小于1%时采用絮凝装置、浓缩装置、脱水装冒组合,浓度大于1%时采用絮凝装置、宽带布料装置、脱水装詈组合,絮凝装置安装在脱水装置上部左端;浓缩装置安装在脱水装置上部中间;宽带布料装置安装在脱水装置上部中间。[0005絮凝装置是絮凝筒和裝仼絮凝筒上部的搅拌机组成的装置;所述絮凝装置的搅拌机为螺旋提升式搅拌机。[000]浓缩装置是浓缩装置驱动电机减速机安装在浓缩装置的左端,其右侧安装1~3只浓缩网筒,浓缩装置的右下端安装1~3只小布料器组成的装置。[000宽带布料裝置是分配槽和安装在分配槽上部的布料筒组成的装置[0008脱水装置是重力脱水区位于脱水装置的上端左侧,重力脱水区右侧依次安装上滤带清洗装冒、上调偏装置、脱水裝置驱动电机减速机:主动辊安装在脱水装置的右端,主动辊之间右侧形成剥离区,剥离区左侧的S形区域是S挤压脱水区,S挤压脱水区左侧是上滤带和下滮带形成的楔形脱水区,转向辊安装在脱水设备的左端,下调偏裝置安装在脱水裝置的下部右侧,下滤带清洗装置安装在下调偏装置左侧组成的装置。附图说明[0009下面结合附图和具体实施方式对本实用新型作进一步详细的说明[0010]图1是本实用新型多功能组合式带式压滤机的第一种实施方式的示意图。[0011图2是木实用新型多功能组合式带式压滤机的第二种实施方式的示意图具体实施方式[0012]本实用新型工作情况是这样的:CN201482299U说明书2/2页[0013]如图1所示,经过加药后的原低浓度泥浆由泥浆口20进入絮凝装置23,泥浆在絮凝筒2屮絮凝,通过螺旋提升式的搅拌机1搅拌加速泥浆与药剂的反应,形成较大的絮凝团,然后自流到浓缩装置4中。由浓缩装置驱动电杋减速杋3带动不锈钢浓缩网筒5旋转,泥浆在浓缩网筒5中进行浓缩,浓缩后的泥浆通过配套的小布料器7均匀分布在上滤带19上。脱水装置驱动电机减速机10带动主动辊11转动,主动辊11带动上滤带19和下滤带16移动。泥浆在上滤带19带动通过重力脱水区6,稳压阀提供恒定压力的转向辊18,转向落到下滤带l6上,然后在楔形脱水区17预挤,最后在S挤压脱水区13挤压脱水,并形成泥饼,泥饼最终在剥离区12分离出脱水装置25。上滤带19通过射沇阀控制的上调偏装置⑨调整滤带的位置。上滤带凊洗装置8对上滤带19进行凊洗。下滤带16通过射流阀控制的下调偏装置14调整滤带的位置。下滤带清洗装置15对下滤带16进行清洗.[0014]如图2示的经过加药后的原低浓度泥浆由泥浆∏20进入絮凝裝置23,泥浆在絮凝筒2中絮凝,通过螺旋提升式的搅拌机1搅拌加速泥浆与药剂的反应,形成较大的絮凝团,然后自流到宽带布料装置24,在布料筒21中混凝,用由分配槽22均匀分布到上滤带19。脱水装置驱动电机减速机10带动主动辊11转动,主动辊11带动上滤带19和下滤带16移动泥浆在上滤带19带动通过重力脱水区6,稳压阀提供恒定压力的转向辊18,转向落到下滤带16上,然后在楔形脱水区17预挤压,最后在S挤压脱水区13挤压脱水,并形成泥饼,泥饼最终在剥离区12分离岀脱水装置25。上滤带19通过射沇阀控制的上调偏装9调整滤带的位萓。上滤带清洗装萓8对上滤带19进行凊洗。下滤带16通过射流阀控制的下调偏装置14调整滤带的位置。下滤带淸洗装置15对下滤带16进行清洗CN201482299U说明书附图1/2页89252310182N相12171613图15CN201482299U说明书附图2/2页252019TIINT18a尺G)12161415EADZARSEADE图6

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【实例简介】《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 第12章 初始SVM分类与回归 第13章 LIBSVM参数实例详解 第14章 基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能 第16章 基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测. 第17章 基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 第18章 基于SVM的图像分割-真彩色图像分割 第19章 基于SVM的手写字体识别 第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用 第21章 自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测 第22章 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究 第24章 概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断 第25章 基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选 第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第28章 决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断 第29章 极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验 第30章 基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断 第31章 思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第32章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第33章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第34章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类 第35章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第36章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第37章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第38章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类 第39章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类 第40章 动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现 第41章 定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真 第42章 并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算 第43章 神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨

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