融合控制策略在污水处理曝气过程中的应用.pdf

融合控制策略在污水处理曝气过程中的应用 ＊ 王湘林 1 邓新莉 2 郭 兵 3 1.重庆工业职业技术学院, 重庆 400050; 2.重庆汉锦科技有限公司, 重庆 400050; 3. 重庆大学, 重庆 400050 摘要 针对污水处理过程的复杂性, 提出了一种融合控制策略。 探讨了基于融合的工程控制策略和控制算法。 仿真实 验结果表明 该工程控制算法的控制精度高, 鲁棒性强, 对污水处理过程的控制是可行和有效的。 关键词 污水处理; 仿人智能; 控制算法; 融合控制策略 APPLICATION OF FUSION CONTROL STRATEGY IN AERATION OF SEWAGE TREATMENT Wang Xianglin1 Deng Xinli2 Guo Bing3 1.Chongqing College of Industrial Technology, Chongqing 400050; 2. Chongqing Hanjin Technology Co. , Ltd, Chongqing 400050; 3. Chongqing University, Chongqing 400050, China Abstract Aimed at the complexity of sewage disposing process, it was proposed a sort of fusion control strategy . It is explored that the fusion control strategy and engineering control algorithm based on human simulated intelligence.The results of simulation experience show that it ishigh in control accuracy and strong in robustness, and therefore it is feasible and valid for controlof sewage disposing process. Keywordssewage disposing; human simulated intelligence;control algorithm; fusion control strategy ＊重庆市教委科技项目资助 KJ081702 。 0 引言 城市污水及垃圾渗滤液中有机质极为丰富,采用 常规工艺是难于处理的, 特别是 BOD 和 COD 是难于 控制的。前者说明水中有机物由于微生物生化作用 进行氧化分解, 是无机化或气体化时所消耗水中溶解 氧的总数量,其值越高,说明水中有机污染物质越多, 污染也就越严重 。后者与前者一样 ,是表示水质污染 度的重要指标 。DO 是衡量水体自净能力的一个指 标。水里的溶解氧被消耗, 要恢复到初始状态 ,所需 时间短 ,说明该水体的自净能力强, 或者说水体污染 不严重 。否则说明水体污染严重 , 自净能力弱 ,甚至 失去自净能力。上述表明 ,城市污水的处理控制过程 是极其复杂的, 但控制问题的关键是如何控制 DO 。 1 污水处理过程的控制论特性 国内外许多学者为提高污水处理厂的处理效率 和降低能耗作了大量研究工作 [ 1- 4] , 污水处理过程中 的重要参数是污水进出水水质参数 ,在污水处理过程 中,生化处理系统本身必须维持动态平衡, 如果 DO 偏低 或偏高 , 则必须调节鼓风机转速以增加 或减 少 曝气量, 以维持动态平衡。曝气控制就是根据好 氧池中的 DO 值来控制鼓风机的曝气风量, 实际上污 水水质的监测与控制之间存在时间滞后 ,因此导致鼓 风机难以准确地根据好氧池中实际溶解氧的浓度来 提供曝气量 。 由于污水生物化学法处理是一个典型的具有非 线性 、 时变性、 随机性 、 模糊性和非稳定性的复杂处理 过程 ,很难用严格的数学方法对其生化过程特性进行 描述 。其过程特性概括起来可归纳为 1 过程参数的 未知性、 时变性 、 随机性和分散性; 2 过程时滞的未知 性和时变性 ; 3 过程严重的非线性; 4 过程各变量间 的关联性; 5 过程环境干扰的未知性、多样性和随机 性。面对上述特性, 鉴于传统控制方法是基于数学模 型的控制, 而污水处理难以数学建模, 因此用传统的 控制策略是难以对污水处理过程进行有效控制的。 污水处理过程中 DO 参数的控制是极其复杂的 , 因 此,必须研究与过程特性相适应的控制策略。 2 控制策略选取 神经网络控制需要一定的实验样本 ,由于不确定 性所致,很难从已知经验和事先的实验中获得实验样 84 环 境 工 程 2009年 4 月第27 卷第2 期 本,因方法的局限性 , 一般也难以对污水处理过程实 现有效的控制。专家控制系统是以知识为基础,但特 征信息的采集、特征信息的表达以及完备知识库建立 等的实现难度大 ,所以 , 专家控制系统对污水处理过 程的控制是难以实现的 。人的控制经验是用人的语 言来进行总结和描述的, 可以用模糊数学中的模糊集 合来刻画这些模糊语言 ,并用 IF condition THEN action 语句予以实现, 但因不确定因素太多, 模糊控制对污 水处理过程未必是好的选择。仿人智能控制 HSIC human simulated intelligent control 基本特点是模仿控 制专家的控制行为 ,因此 ,它的控制算法是多模态的 控制 ,是多种模态控制间的相互交替使用。这一特点 使HSIC 完美地协调了控制系统中诸多相互矛盾的控 制品质的要求, 是一种较理智的选择。 本文从策略优化角度出发 ,提出将专家控制系统 与仿人智能控制策略相融合, 总结现场操作人员的经 验与控制技巧, 归纳出工程控制算法, 试验仿真及现 场调试结果都表明该融合控制策略是可行和有效的。 3 控制模型与算法 3. 1 模型的建立 本文将仿人智能控制与专家系统控制技术融合, 在将专家系统技术引入控制系统设计的同时 ,对专家 系统的结构进行简化, 把知识库、推理机构和规则集 合并为一个具有优异控制性能而结构又较为简单的 仿人智能控制器中, 从而对出水水质和曝气量进行控 制。基于融合策略的 DO 参数控制系统在开闭环控 制基本特征的基础上 ,利用专家系统技术实现灵活的 多模态控制 ,增强了判断和推理的能力 , 控制系统结 构模型如图1 所示。 图 1 基于融合策略的 DO 参数控制系统结构 建立知识集实际上是如何表达已获取的知识。控 制系统采用产生式规则来建立知识集 ,其基本结构是 IF THEN 基于产生式规则构成系统的突出优点是模块性 好,每条规则可独立增删 、 修改 ,每个产生式规则之间 无直接联系 ,而且其自然性好, 适合于工业过程控制 的特点。 3. 2 工程控制算法 工程控制算法采用前苏联控制学者 Ephep . B. 提 出的半比例调节器的基础上改进的仿人智能控制器 的原型算法 [ 5] u Kpe kKp ∑ m- 1 i 1 em,i e ﹒ e 0 ∪ e 0 ∩ ﹒ e ≠0 kKp ∑ m i 1 em, i e ﹒ e 0 ∪ ﹒ e 0 式中 u 控制输出 ; Kp 比例系数 ; k 抑制系数 ; e 系统误差 ; ﹒ e 系统误差的变化率 ; em, i 误差第 i 次峰值 。 该算法是一个运行级控制级算法 ,在该算法中, 控制器通过对误差及其变化率的两种简单的关系特 征识别并判断系统动态特性处于不同的两种运动状 态,对该控制器分别采用两种不同的控制模态 。而定 量的控制操作输出则是通过误差峰值特征记忆和经 验知识 比例系数Kp抑制系数k 与当前误差大小的 关系决定。因此该算法既有定性的决策过程 运动状 态的识别和相应控制模态的选取 , 又有定量的控制 具体控制模态的输出 ,HSIC 算法规则简表如表 1 所示 。 工程控制算法的控制规则集,可由工程控制算法 推演出来, 根据仿人智能控制的原型算法 ,DO 参数控 制规则集是在该原型算法的基础上进一步总结人的 控制经验而建立的一套适合于不同特征状况的控制 规则 ,具体规则如下 IF e βR THEN unum; IF e 0或 Δen0, en≠0 且|en| ≥M2 |en| M2 P0 n - 1K1KPe n P0 n - 1KPen 比例 3 enΔen0, en0P0 nP0 n- 1 保持 1 4 当 enΔen0 ΔenΔen - 10 且|en| ≥M2 |en| M2 P0 n - 1K1K2KPe mn P0 n - 1K2KPe mn 保持 2 式中 un 控制器的第 n 次输出值; um 与输入变化量 ΔR 有关的一 个输出保持值 ; up 强制保持值; e ,﹒ e 系统偏差及其变化率; ﹒ y 对象输出的变化率 ; p1 r ∑ l i 1 em , i, 控制器输出的最近 一次保持值; em , i 偏差的第 j 次极值; r 极值加权因子 ,可在线修正; Kp1,Kp2,Ki1,Ki2,Kd 比例 、 积分和微分增益; ∑ j ej 在 e﹒ e ≥ 0 期间内偏差累计; β 切换因子 ; α 、a 、b 常数 ,由知识集中的经验规则 确定 ; R 设定值; δ 1, δ2, θ1, θ2 允许的误差及误差速率范围 。 4 仿真实验及分析 为简化分析但又不失普适性, 现以常见的二阶环 节为例 ,分别采用 PID 和 HSIC 工程控制算法进行仿 真,设被控对象 DO 参数滞后控制模型为 G s K0e -τ S T1s 1 T2s 1 其中 T11. 0 s; T22. 0 s; K04. 134, 在延迟时间 分别为 τ 2 s和 τ 20 s时对系统进行仿真比较, 其 响应曲线如图2a和图2b所示 。从仿真结果来看 ,采用 融合控制策略的 HSIC 控制器控制, 其过渡过程时间 短,无超调 ,即使在较长滞后时间情况下仍能保持良 好的控制性能, 滞后时间常数 τ 越大,HSIC 控制的效 果越好 , PID 控制效果越差, 说明 HSIC 有很强的鲁 棒性 。 aτ 2 s; bτ 20 s。 图 2 系统在不同的滞后时间下的响应曲线 当 τ 15 s时, 在仿真中加入脉冲信号作为系统 的外部扰动 ,其脉冲宽度为0. 2 s, 振幅分别为 0. 5 和 1. 0时 ,两种控制器对应的响应曲线如图3a和图3b所 示。从仿真结果来看, 在加入脉冲扰动的情况下, 对 比PID控制器 ,新的控制策略过渡时间短, 最大偏差 0. 1 mg L ,显示了其很强的抗干扰能力 。这是由于 HSIC 控制器根据规则由系统输入的偏差信号在整个 论域范围内进行调整 ,增强了系统偏差信号对控制系 统的作用, 从而使系统对扰动能及时做出响应。此 外,HSIC 控制是一种非线性控制 , 为了提高上升速 度,缩短过渡过程时间 , 它允许调节器输出较大的幅 值,同时又通过规则使其抑制超调, 避免了调节过程 中因调节过度而引起的振荡, 从而使系统迅速达到稳 定。在解决大滞后或超大滞后的对象时 HSIC 具有绝 对优势,并有较好的控制效果 。 86 环 境 工 程 2009年 4 月第27 卷第2 期 a 脉冲宽度0. 2 s, 振幅 0 . 5; b脉冲宽度 0 . 2 s, 振幅 1 . 0。 图 3 系统在不同脉冲宽度和振幅时的响应曲线 从 HSIC 与 PID控制算法控制的仿真结果比较可 以看出 对 DO 参数这样难于控制的过程 ,HSIC 不仅 使系统能很快达到稳定, 且 DO 参数在设定值范围波 动内较小, 滞后现象得到了改善, 操作人员可根据实 时监测值决定鼓风机开启的台数和曝气量,在保证溶 解氧在正常范围内的基础上大幅度节省能源消耗 。 5 结语 曝气过程中的需氧量是实时变化的, 为降低能 耗,减少系统波动,使处理后的废水达到排放标准 ,采 用基于仿人智能的融合控制策略 , 把曝气池内的 DO 浓度控制在容许指标范围内, 使间歇式活性污泥法控 制系统在保证出水水质的同时达到节能的目的。仿 真结果表明 ,采用融合控制策略, 其系统的控制品质 比较理想, 系统结构简单 ,实时性好 。 参考文献 [ 1] 李林, 丁轶成. 智能控制在污水处理中的应用[ J] . 微计算机信 息, 2007 34 35 -37. 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