基于模糊PID控制的污水处理过程DO控制--控制网



基于模糊PID控制的污水处理过程DO控制
企业: 日期:2005-03-29
领域:电源 点击数:1415

 

1  引言

    随着社会经济的发展,环境污染已成为全世界不得不关注的焦点问题,特别是大规模城市的出现,生活污水的处理问题已经变得越来越突出。目前,在SBR污水处理系统中,溶解氧DO的控制基本上为定时、DO恒值或风机恒频控制,耗费了大量的电能。根据SBR 原理,吞噬污水中有机废物的微生物有一定的生命周期,使得污水处理过程中耗氧量按一定规律变化,针对该特点,本系统采用的方法是:在污水处理过程中,根据耗氧量曲线,在不同时刻提供相应量的氧。实验表明,该方法稳定了出水水质,缩短了处理时间,减少了电能消耗。

    为了能更好地模拟污水处理过程,系统采用了一套完整的实验装备,配备有高精度DO测量仪和浊度仪。以此为基础,结合PID控制算法,系统采用多输入、多输出的模糊PID控制方法,解决了因处理过程大滞后而带来的普通模糊控制超调量过大的难题,并且系统调节迅速、上升时间短,具有较好的鲁棒性。通过调节鼓风机频率,使实际耗氧量曲线与理论耗氧量曲线基本达到一致,从而实现污水处理的实时优化控制,减小电能消耗,稳定出水水质。同时,系统以工控软件组态王为开发平台,方便地实现了人机交互和实时控制。

2  序批式活性污泥法(SBR)简介

    活性污泥法就是以活性污泥为主体的污水生物处理方法。活性污泥为充满微生物的絮状泥粒,具有很强的吸附和氧化分解有机物的能力。由于活性污泥具有较强的净化水质的能力,而且这些污泥又不像生物膜法的生物膜那样固定在载体上,它在混和液中自由流动,有较多的机会和废水中的污物接触,所以活性污泥法是目前工作效率最高的人工生物处理方法。

    普通活性污泥法的基本工艺流程如图1所示。


图1  普通活性污泥法的基本工艺流程图

    活性污泥法的主要环节是曝气池和二次沉淀池。开始运行时,在曝气池内培养出活性污泥。在产生出活性污泥后,就可以连续运行了。

    研究表明,在SBR活性污泥法的好氧处理过程中,溶解氧DO 的需求量与吞噬污水中有机废物的微生物的生命周期有关,是在有规律变化着的。在处理过程初期,微生物具有很强的生命力,大量吞噬污水中有机废物,因此需要消耗大量的氧气,从而导致在这个阶段DO 的需求量急剧上升。接下来,随着一部分微生物的慢慢死去,DO 的需求量也在慢慢减小。其变化规律如图2中的①号虚线所示。

3  系统实验装置

    系统采用的实验装置如图3所示,通过进水泵将调节池里的污水引入SBR反应池,其底部有一个筛状导气装置,鼓风机的气流通过该装置均匀地注入污水中,同时,为了能实时地检测到污水的水量和溶解氧值,反应池中还配备有高精度水位传感器和溶解氧传感器,分别检测污水量和溶解氧值。反应池中的污水经过处理后,通过滗水器被引入中间池,然后通过加压泵压入滤罐,过滤、沉淀。最后处理过的水被引入储水池,等待重新利用。


图2  实际运行曲线和理论需氧曲线对照图

图3  实验装置示意图

4  模糊PID控制器设计

    SBR污水处理是一个复杂的大滞后的生化反应过程,如果通过机理的方法,建立精确的数学模型是很复杂的,而采用一般的控制方法,大滞后问题又很难被解决。为了避开繁琐的建模过程和解决系统滞后问题,本系统采用模糊PID控制方法,结合了模糊控制方法的动态性能和PID控制算法的稳态性能。

4.1  模糊PID控制结构
    模糊PID控制器由两部分组成:模糊控制部分和PID控制部分,其中,模糊控制部分按照一定原则对PID参数进行自动校正,PID控制部分实现对系统的控制,控制器结构如图4所示。


图4  模糊PID控制结构结构图

    在PID控制环节中,调节器的动作规律由以下公式决定:
   
    其中,En为系统误差,ECn为系统误差变化率,KP、KI、KD分别为PID控制的比例增益、积分增益、微分增益。由PID控制原理可知,比例增益(KP)可以加快响应速度,提高调节精度,但是如果KP过大,可能会导致系统激烈振荡甚至不稳定;积分增益(KI)可以消除静差,提高系统控制的精确度,但是如果KI过大,可能会导致系统振荡频率较低,调节缓慢,且超调量过大;微分增益(KD)可以改善系统的动态性能,提高系统的动作速度和控制精度,减小了调节时间,但系统超调量过大。

    在模糊控制环节,根据系统偏差E、偏差变化率EC、专家经验知识建立的知识库来决策出模糊控制规则,并建立参数KP、KI、KD与误差(E)和误差变化率(EC)之间的二元连续函数关系,模糊控制器根据不同的误差和误差变化率在线自整定PID的三个参数KP、KI、KD,从而实现模糊PID优化控制。

4.2  PID参数整定原则
    根据SBR污水处理的特点,结合PID的三个系数(KP、KI、KD)对系统控制的作用,可以确定如下三条整定原则:
(1)  E很大时。说明实际值与参考值相差很大,此时应采取最强的控制,使误差绝对值以最大速度减小,这样在PID控制参数方面,要求KP取较大值,同时为避免积分和微分饱和,KD可取较小值,KI取0。

(2)  若E?EC>0。说明误差在向绝对值增大的方向变化,即实际值与参考值的差距在变大。此时,当误差绝对值较大时,应采取较强的控制以改变误差的变化趋势,迅速减小误差绝对值,在PID控制参数方面,KP可取较大值,同时可取较小的KI和中等的KD,以提高动态性能和稳态性能;当误差绝对值较小时,可采取普通控制,取中等的KP,同时取较大的KI和较小的KD,以提高系统的稳态性能,避免产生振荡。

(3)  若E?EC<0。说明误差在向绝对值减小的方向变化,即实际值与参考值的差距在变小。此时,当误差绝对值较大时,应采取普通的控制,迅速减小误差绝对值,在PID控制参数方面,可取中等的KP,同时可取较小的KI和中等的KD,以提高动态性能和稳态性能;当误差绝对值较小时,误差变化率绝对值也较小时,可采取强度较低的控制,取较小的KP,同时取较大的KI和较小的KD,以提高系统的稳态性能,避免产生振荡。同时,因为系统存在较大的滞后,当误差绝对值较小,误差变化率绝对值较大时,可以认为系统实际值与参考值的差距在变大,因为在接下来的时间里,实际值将越过参考值,背向参考值快速变化,所以此时应采取普通的控制,迅速降低误差变化率的绝对值,在PID控制参数方面,可取中等的KP,同时可取较小的KI和中等的KD,以提高动态性能和稳态性能。

4.3  模糊控制器设计
    根据实际要求,模糊控制部分采用2输入(E、EC)、3输出(KP、KI、KD)的模糊控制器。

    模糊控制器的设计主要是根据系统实际要求,设定各输入输出变量的模糊子集的隶属函数、模糊变量的量化论域、模糊控制规则、输入输出变量等参数,设计流程如图5所示。


图5  模糊控制器的设计流程

    首先,根据变量的变化范围和量化等级,确定量化因子。例如:若某变量的基本论域为(-em,em),量化等级为9级即模糊状态论域为{-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4},则量化因子Ge=4/em

    其次,确定模糊变量的量化论域和输入输出变量的模糊子集的隶属函数。可将输入、输出变量的量化论域分为7个模糊子集:正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(ZE)、负小(NS)、负中(NM)、负大(NB),同时确定各模糊子集的隶属度函数均服从正态分布,则可以得到各变量的赋值表。

    最后,确定模糊控制规则。根据PID参数的整定原则和各变量模糊子集赋值表,建立合适的模糊控制规则表,从而可得PID控制三个参数(KP、KI、KD)的模糊控制表。

4.4  去模糊处理
    PID控制器输出为鼓风机频率的变化量的模糊子集,而鼓风机只能接受精确的控制量,因而需要进行去模糊处理。本系统采用最大隶属度法,在输出模糊集合中,选取隶属度最大的论域元素为判决结果,如果在多个论域元素上同时出现隶属度最大值,则取它们的平均值作为判决结果。

    设已知论域{-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7}上的输出模糊集合UI=0.7/(-7)+0.7/(-6)+0.3/(-5)+0.3/(-4)+0.3/(-3)+0.2/(-2)+0.7/(-1)+7/0+0.7/1+0.2/2+0.2/5+
0.3/6+0.3/7,则按最大隶属度法取得判决结果为:UI=(-7-6-1+0+1)/5=-2.6,取整后可用量化等级中的-3级对应的精确值作为控制量的变化加到被控对象上。这种方法的优点是简单易行,其缺点是概括的信息量最少,原因在于该法屏蔽了其他一切隶属度小的论域元素(量化等级)的作用。

5  通过工控软件组态王实现计算机控制

    本系统以集成了多线程、COM组件等新技术的工控软件组态王6.01作为开发平台,实现了实时多任务,并且软件运行稳定可靠。

    由于组态王内置了大量设备驱动作为与外部设备的通讯接口,本系统采用了控制设备为可编程控制器,通过编程控制,可以调节鼓风机频率,改变反应池中的曝气量,从而达到优化控制。

    根据实验要求,通过编程、设计,组态王软件完成了如下功能:
    (1)  运用其先进完善的图形生成功能,将污水处理工程直观、生动地体现于计算机上;
    (2)  通过人机界面输入构造不同的DO控制曲线;
    (3)  将现场采集到的数据通过编程设定,实时地在计算机上显示;
    (4)  结合SBR原理、模糊PID控制方法和组态王软件,通过编程,系统可以实现不同DO曲线下的稳定控制。不仅能实现风机恒频控制功能,也能实现DO的恒值控制功能,实际效果如图2中的②号线(虚线为参考曲线,实线为实际运行曲线),而且还能较好地实现DO变值控制功能。在DO的变值控制中,结合模糊PID控制方法和微生物需氧量经验曲线,在相应的模糊规则控制下,实际的溶解氧值基本上能按给定的经验曲线变化,实现了实时优化控制,实际运行效果如图2中的①号线(虚线为参考曲线,实线为实际运行曲线);
    (5)  运用其特定的模板,能完成查看历史数据、实时运行曲线和报表功能。

6  试验的修正和验证

    本系统所设计的模糊PID控制器需进行严格的试验检验和修正调整,可以在线进行实时测量,也可离线进行仿真试验或计算机仿真,以检验所设计的控制器是否达到预定的控制目标。

    对采用模糊PID控制和不采用模糊PID控制的两个系统进行比较可知,采用模糊PID控制的系统运行可靠性和稳定性均得到明显地提高。

    当进水水质发生突变或较大变化时,可通过专家系统进行判断,并采用不同的模糊控制规则进行控制。

7  结论

    运用模糊PID控制,根据SBR污水处理的特点,以组态王工控软件作为运行平台,建立起一套完善的污水处理系统,能够实现不同DO曲线下的稳定控制,解决了一般控制下的大滞后和数学建模难题,实现了DO的实时优化控制。同时,基于大量实验,通过不同DO曲线对降低能源的效果分析可知,DO值按污泥的生长曲线变化控制,在反应前加大曝气量使之略高出所需要的DO值是最省电的供气方法,其优于现在普遍运用的DO恒值和风机恒频控制方法,缩短了处理时间,减小了电能消耗。由试验数据可知,变值DO控制耗电量是DO恒值控制和恒定曝气量(即不变频或普通风机控制)的85%,实现了以稳定出水水质、降低能源消耗为指标的优化控制。

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