污水处理过程的自适应控制 |
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| 作者：佚名 点击数： 更新时间：2006-11-22 1:21:22 |
摘 要: 把自适应控制方法应用到污水生化处理过程中,主要是对溶解氧浓度的控制。使用双线性模型来简化溶解氧动态,对于一些不可以直接测量得到的重要过程参数,
采用递推最小二乘算法来估计得到,并设置一步预测输出为期望的输出,从而得到对溶解氧浓度的最小方差自校正控制方案。仿真结果说明了空气流量和氧气吸收率( OUR) 对溶解氧浓度的影响。
关 键 词: 污水生化处理过程;溶解氧浓度;最小方差自校正控制校正控制方案。仿真结果说明了空气流量和氧气吸收率( OUR) 对溶解氧浓度的影响。
中图分类号: TP 273 文献标识码: A
1 引 言
当前处理工业有机污水和城市生活污水的主要途径是采用活性污泥法处理过程,而在此过程中由于溶解氧(DO) 的控制涉及到微生物生长环境以及处理过程的能耗,因此对DO 浓度的控制是相当重要的。为了提供足够的氧气来维持微生物的活动,必须把DO 浓度维持在一个关键值上,如果DO 浓度太高,新陈代谢的速度就不依赖于DO 浓度,从而致使能耗增高。在DO 动态中,氧气传递系数和氧气吸收率是两个相当重要的参数,对于污泥回用的在线控制而言,氧气吸收率是污泥活度的一个指标,但是这两个参数是不可以直接被测量出来的。Holmberg[1 ]使用PID 对DO浓度的控制取得了一些成果,但是由于辨识的过程参数与实际参数不符合,因此这种控制方法对于整个过程性能不能提供有用的信息。本文根据输入和输出序列数据,通过递推最小二乘算法对溶解氧模型参数进行在线估计,然后利用过程参数的估计值对调节器的参数进行修改,最终达到最小方差的最优性能指。
2 溶解氧动态建模
1) 溶解氧动态描述 Andrews[2 ]描述了一种典型的污水处理过程,它包括生化反应池和沉淀池,如图1 所示。图中符号的意义如下: Q , Qr ,Qω 分别为进水、污泥回流和污泥排放的流量,m3/ h ; V 为生化池有效容积,m3 ; S o , S , S r 分别为进水、生化池和回流污泥的底物浓度,mg/ L ,其中S 也指BOD ( 生物耗氧量) ; X , Xr 分别为MLSS(混合液悬浮固体) 浓度和回流污泥浓度,mg/ L ; O , Or 分别为生化池和回流污泥的溶解氧浓度,mg/ L ; r 为回流流量和流出流量的比。图1 污水生化处理过程
2) 溶解氧动态建模
可以通过建模和仿真来检验一些污水处理方法的可行性,最常用的模型是国际水质协会IAWQ 1986 年推出的活性污泥1 号数学模型(Activated Sludge Model No11 ,简称ASM1) [3 ] 。在设计污水处理过程的控制系统时,为了得到简化模型,将微生物和有机物归并为两类,即溶解性物质(有机底物) 和颗粒性物质(微生物) 。本文假设进水中的微生物浓度、溶解氧浓度为0 ,且沉淀池中没有微生物的代谢作用。溶解氧传递模型[4 ]为
d O
d t
= (
Qr
V
Or -
Q + Qr
V
O) +
KLα( Osat - O) - OUR (1)
式中, Osat为与温度有关的溶解氧饱和浓度,与温度T 的关系可近似为
Osat = 141161 - 01394 3 T +
01007 714 T2 - 01000 064 6 T3 (2)
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KLα为氧的传递系数, 一般近似为空气流量
( QA ) 的线性函数,即:
KLα = mQA - b (3)
式中, m , b 是经验常数。
OUR 为氧气吸收率, 该值与进水的底物浓
度S o 有关[5 ] 。
3 溶解氧浓度的自适应控制
设Qγ = γQ ,且对模型简化可以得到:
O ( t + T) = O ( t) -T V
Q ( t) [ (1 + γ) O ( t) -γOγ] - KLαT [ O ( t) - Osat ] -OUR T +ε( t + T) (4)
式中,ε为噪声项。为了符号使用的方便, 本文定
义矢量:
<( t) = { O ( t) , Q ( t) [ (1 + γ) O ( t) -γOγ] , O ( t) - Osat ,1} T
θ = {θ1 ,θ2 ,θ3 ,θ4} T = { 1 , - T/ V ,- KL a T , OUR T} T
则式(4) 可以改写为
O ( t + 1) = <( t) Tθ +ε( t + 1) (5)
由此可以看到,在溶解氧模型中有4 个参数,但由于θ1 = 1 ,θ2 = - T/ V 可以很容易地确定出来,并且氧的传送系数是空气流量的线性函数,则本文主要考虑空气流量和氧气吸收率对溶解氧浓度的影响。
1) 参数估计 用于在线估计系统参数的递推最小二乘算法[6 ] 如下:
^ θ( t) = ^ θ( t - 1) + P ( t)φ( t) [ O ( t) - ^O ( t) ]
(6)
式中, ^ θ( t) 是未知参数在采样时刻t 的在线参数估计, P ( t) 为满足下式的协方差矩阵:
P ( t) = P ( t - 1) ×I -φ( t)φT ( t) P ( t - 1)1 + φT ( t) P ( t - 1)φ( t)
(7)
且P (0) = aI ( a > 0)
由最小方差控制定理[7 ] 可知, 使实际输出O ( t)与期望输出Or ( t) 之间的误差的方差:
J = E[ O ( t) - Or ( t) ]2
最小的控制律为
^O ( t) = <( t - 1) T^ θ( t - 1) = ^Or ( t) (8)
2) 仿真试验 仿真试验是在模型式(4) ,参数估计式(5) 以及控制律式(8) 的基础上实现的,其中参数θ1 = 1 ,θ2 = - T/ V 被认为是确定值。
用于仿真的其他参数确定如下:
V = 4 80 L ;¤ γ = 2 , Q = Qγ = 018 L/ min ;
Osat = 9120 mg/ L ; m = 3134 ×10- 3 ; b = 5190 ×10- 2 。空气流量和氧气吸收率这两个未知参数的初始值设为零,为了估计这两个未知参数,可通过简单的水槽试验来实现。在仿真试验中本文把一个叠加在类三角信号上的随机二进制序列附加到空气流量上,这个序列覆盖了相应的运行范围。通过随机二进制序列来切换实际污水和净化水, 从而改变氧气的吸收率。
有关空气流量和氧气吸收率这两个参数的估计,如图2 所示。
图2 系统加入完全不同运行范围的参数估计
由图2 可以看出,当给系统加入一个完全不同的运行范围时,估计的参数值是不可以收敛到期望的常数的,这就表明要通过使用最小方差自校正的控制方法,对每个输出范围得到不同的参数。例如, 如果运行范围超过了最高的溶解氧浓度,那么饱和溶解氧浓度的值也要增大。对于OUR 比较大的地方,微生物反应速度也比较快,从而使得溶解氧的浓度也比较高。在t ∈ (0 ,150) mi n 的时间段,由估计参数得到的模型输出的溶解氧浓度能很好地跟踪实际测量的溶解氧浓度,如图3 所示。
图3 由模型输出的溶解氧浓度与测量的溶解氧浓度的比较(下转第174 页)
· 1 3 1 · 第2 期 范石美: 污水处理过程的自适应控制
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参考文献:
[ 1 ] Chris Cant . 孙义,马莉波,国雪飞,等译. Windows
WDM设备驱动程序开发指南[M] . 北京:机械工
业出版社, 2000.
[ 2 ] Charles Petzold. 北京博彦科技发展有限公司译.
Windows 程序设计[M] . 北京:北京大学出版社,
1999.
[ 3 ] Steve Teiceira. 龙劲松,等译. Xavier Pacheoo Delphi
6 开发人员指南[ M] . 北京: 机械工业出版社,
2002.
[ 4 ] 范逸之,陈立元. Delphi 与RS2232 串行通信控制
[M] . 北京:清华大学出版社, 2002.
Programming of Serial Communication Design and
Implement Based on Multi2thread
WU Xian2liang , L IU Chun2sheng
(College of Automation Engineering ,Nanjing University of Astronautics and Aeronautics , Nanjing 210016 , China)
Abstract : In light of disadvantages of serial communication in real time and using of system resource , the idea of asynchronous
serial communication design based on the multi2thread technology and self2defined message is presented. The serial communica2
tion mechanism and thread synchronization are employed in the achievement to the idea. The way to 322bits operation system
multi2thread asynchronous serial communication programming is analyzed. The serial communication programming in Delphi
language between PC and single2 chip is implemented in gas station computer central controlling system. And the idea and com2
mon steps of programming and its implemented segment code are presented. The serial communication programming is devel2
oped successfully in gas station computer central controlling system. It promotes the automation of petroleum industry and helpes
to develop automation of others correlation to petroleum industry.
Key words : multi2thread ; serial communication ; Delphi ; message mechanism
(上接第131 页)
4 结 论
本文提出了使用最小方差自校正控制器来处理污水处理中的溶解氧浓度,并且通过仿真试验显示出了这种控制策略的可行性。另外,通过上述的研究可以看出,空气流量和氧气吸收率是分析大型活性污泥系统的两个重要参数,考虑通风密度的纵向和时间变化,本文使用适当的模型完全有可能实现对表征活性污泥过程的氧气吸收率以及氧气传送系数的在线估计,从而实现对溶解氧浓度的有效控制。
参考文献:
[ 1 ] Holmberg A. Modeling of the activated sludge pro2
cess for microprocessor2based state estimation and
control[ J ] . Water Research , 1982 , 16 ( 5) : 12332
1246.
[ 2 ] Andrews J F. Dynamic models and control strategies
for wastewater treatment processes [ J ] . Water Re2
search , 1974 ,8(3) :2612289.
[ 3 ] Dold P L ,Marais G R. Evaluation of the general acti2
vated sludge model proposed by IAWPRC Task
Group[J ] . Water Science and Technology , 1986 ,18
(6) :63289.
[ 4 ] 杜树新. 污水生化处理过程建模与控制[J ] . 控制
理论与应用, 2002 ,19 (5) :6602666.
[ 5 ] Marsili2libelli S. Adaptive estimation of bioactivities
in the activated sludge process [ J ] . IEE Proc2D ,
1990 ,137 (6) :3492356.
[ 6 ] 谢新民,丁锋. 自适应控制系统[M] . 北京:清华大
学出版社, 2002.
[ 7 ] 李清泉. 自适应控制系统理论、设计与应用[M] .
北京:科学出版社, 1990.
Adaptive Cont rol of Wastewater Treatment Process
FA N S hi2mei
(College of Information Engineering , Zhejiang University of Technology , Hangzhou 310014 , China)
Abstract : An adaptive control strategy of the wastewater treatment process is proposed , espetially the control of the dissolved
oxygen (DO) concentration. A bilinear model is used to simplify the DO dynamics. And for the estimation of key parameters of
the process model that cannot be obtained from direct measurement , a recursive least squares method is used. In order to obtain
the minimum variance self2tuning control strategy of the DO concentration , a step predicted output is taken as the desired out2
put . Finally , by simulations , it is explained the influence of the air flowrate and the oxygen uptake rate (OUR) for the DO
concentration.
Key words : wastewater treatment process ; dissolved oxygen (DO) concentration ; minimum variance self2tuning control
· 4 7 1 · 控 制 工 程 第11 卷
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