工业废气处理设备的自动化控制通过集成传感器技术、智能算法和远程监控系统，实现、的污染物治理，其控制逻辑可分为以下四个层面：

一、多维度感知系统

在进风口部署VOCs、SO₂、颗粒物等复合传感器阵列，配合温湿度、压差、流量等工况传感器，形成三维数据采集网络。采用激光光谱和电化学复合检测技术，实现PPB级污染物浓度实时监测，数据采样频率达10Hz级。通过边缘计算节点进行数据清洗和特征提取，消除环境干扰噪声。

二、动态调控

构建基于模型预测控制（MPC）算法的智能调控系统，将处理工艺分解为吸附-催化燃烧、生物过滤、等离子分解等模块化控制单元。系统根据实时负荷波动自动切换处理路径，如当VOCs浓度超过800mg/m³时触发蓄热式焚烧（RTO）模式，并通过模糊PID算法动态调节燃烧室温度（±2℃精度）。处理效率与能耗的平衡系数通过强化学习不断优化。

三、数字孪生运维平台

建立设备数字孪生模型，集成SCADA系统与MES生产数据，实现处理效能与生产排程的联动优化。运用PHM（故障预测与健康管理）技术，通过振动频谱分析和热成像监测预判风机轴承磨损等故障，维护响应时间缩短至15分钟以内。技术确保排放数据的不可篡改性，满足实时监管要求。

四、能源闭环管理

配置智能变频系统，根据废气流量自动调节引风机转速，节能效率达30%。余热回收单元与处理工艺深度耦合，将催化燃烧产生的850℃高温烟气转化为蒸汽回用，能源利用率提升至92%。光伏-储能系统为设备提供15%的绿色电力，形成微电网供电架构。

该自动化体系使废气处理设备具备自感知、策、自优化能力，综合运行成本降低25%，排放达标率稳定在99.7%以上，推动工业环保向智慧化方向演进。