【臭氧浓度在线自动检测系统（控制理论与控制工程专业优秀论文）】在当今工业生产与环境保护日益受到重视的背景下，臭氧作为一种强氧化剂，在水处理、空气净化和消毒等领域中发挥着重要作用。然而，臭氧具有较强的活性，若浓度控制不当，不仅会影响处理效果，还可能对人体健康和环境造成危害。因此，建立一套高效、准确、实时的臭氧浓度在线自动检测系统，成为当前研究的重要课题。

本文围绕“臭氧浓度在线自动检测系统”展开研究，结合控制理论与控制工程的专业知识，探索如何通过先进的传感技术、数据采集与处理方法以及智能控制算法，实现对臭氧浓度的精准监测与动态调控。该系统的设计目标是提高检测精度、缩短响应时间，并具备良好的稳定性与可扩展性，以满足不同应用场景下的需求。

在系统架构方面，本文采用模块化设计思想，将整个系统划分为信号采集模块、数据处理模块、控制执行模块和人机交互模块。其中，信号采集模块主要负责从传感器获取原始数据；数据处理模块则通过滤波、校准和特征提取等手段，提升数据的可靠性与准确性；控制执行模块根据预设策略对臭氧发生设备进行调节；人机交互模块则提供友好的操作界面，便于用户监控与管理。

在控制算法的选择上，本文引入了基于模糊PID的复合控制策略，结合传统PID控制的快速响应特性与模糊控制的自适应能力，有效提升了系统的动态性能与抗干扰能力。此外，针对臭氧浓度变化的非线性特点，还引入了神经网络预测模型，通过对历史数据的学习与分析，实现对未来浓度趋势的提前判断，从而进一步优化控制效果。

实验结果表明，所设计的臭氧浓度在线自动检测系统在多个测试场景下均表现出良好的稳定性和准确性，能够有效保障臭氧使用过程中的安全与效率。同时，该系统具备良好的可移植性，可广泛应用于饮用水处理、工业废气净化、医疗消毒等多个领域。

综上所述，本论文通过对臭氧浓度在线自动检测系统的深入研究，不仅丰富了控制理论与控制工程在实际应用中的内容，也为相关领域的技术发展提供了有益的参考与借鉴。未来的研究方向可以进一步结合物联网与大数据技术，构建更加智能化、网络化的臭氧监测与控制系统，推动环保与工业自动化水平的持续提升。