王丽娟

（西安工业大学 陕西 西安 710032）

模糊控制作为一种人工智能技术被广泛应用于非线性系统的控制中，解决了许多工业生产过程中的非线性、大滞后的问题[1-2]。实际在工业生产领域中除了存在的非线性及大滞后等不利于控制的现象外，还存在一个对控制非常不利的现象，即干扰。文中以某一非线性系统为例，研究了模糊控制对非线性系统的作用，及模糊控制对非线性系统中的存在的干扰是否有作用，应该如何降低干扰的影响。

1 非线性系统的数学模型

污水处理过程是一个典型的非线性系统，包含了生物反应及化学反应子过程，呈现出明显的非线性及迟滞性的特点，此外，在污水处理过程中还存在大量的干扰量，比如进水流量和底物浓度等。

文中以某一小型污水厂为例，根据物料平衡定律并对活性污泥法污水处理系统作出如下假设：

1）出水中没有微生物；

2）沉淀池为理想沉淀池；

3）出水、剩余污泥和回流污泥中的底物相同；

4）剩余污泥和回流污泥中没有溶解氧；

5）空气流量和氧总转移系数之间为指数关系。

根据质量守恒定律，底物浓度、溶解氧浓度及微生物浓度满足如下关系[3]：

已知某污水厂的运行参数，选择进水COD及溶解氧浓度为状态变量x1和x2，曝气量为操作变量u，可以得到如下系统状态方程。

因为考虑到系统的时延性，在输出y时再添加一个延时环节。

2 模糊控制系统设计

我们设计的模糊控制器以溶氧浓度do的设定值和实际测量值的误差及误差变化率e，ec作为模糊控制器的输入量，将打氧量经模糊化后转化为用模糊控制语言描述的模糊集合，建立输入和输出之间的模糊控制规则。……