一种基于浊度与COD实时监测的电动蝶阀调控装置及方法

本发明提出了一种基于浊度与COD实时监测的电动蝶阀调控装置及方法，该方法包括以下步骤：实时采集管道内水体的浊度与COD浓度数据；通过LSTM神经网络模型预测未来5分钟水质趋势，动态优化PID控制参数（Kp、Ki、Kd）；根据浊度与COD的实时权重分配规则计算蝶阀开度调整量；生成调控指令并通过区块链验证其合法性，验证通过后驱动电动蝶阀执行；将执行结果加密后上传至云端，供多节点协同优化与历史数据分析。本发明创新采用双参数协同控制机制，能够依据不同水质场景的实际需求，智能、动态地调整化学需氧量（COD）与浊度的权重占比。通过精准适配各类复杂的水质环境，实现了水质监测与处理的精细化管理，有效提升了整体控制的准确性与高效性。