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污水处理中溶解氧的模糊PID控制

2015-04-17李文华牛晓靖张建卓

江苏农业科学 2015年1期
关键词:溶解氧污水处理

李文华 牛晓靖 张建卓

摘要:为了利用活性污泥的生物凝聚、吸附和氧化作用,使污水得到净化,需要使活性污泥得到足够的氧气。结合污水处理工艺中溶解氧控制系统的非线性、时变性和滞后性等特点,提出采用参数自整定模糊PID控制方法,设计了溶解氧模糊PID控制系统,并利用Matlab仿真软件将该方法与常规PID控制进行建模与仿真分析。结果表明,模糊PID控制具有更好的响应速度和稳态性能,该系统不仅实现溶解氧的稳定控制,保证出水达标,而且降低了运行成本,提高了生产效率。

关键词:污水处理;溶解氧;模糊PID控制;Matlab

中图分类号: X703文献标志码: A文章编号:1002-1302(2015)01-0362-03

收稿日期:2014-03-04

基金项目:霍州煤电高层专业人才实践工程(编号:HMGS201221)。

作者简介:李文华(1964—),男,辽宁阜新人,教授,主要从事流体工程和机电液一体化技术研究。E-mail:niuxiaojing0602@163.com。我国淡水资源缺乏,工业和生活污水排放量又日益增加,使得污水处理成为环境保护的重要课题。污水处理实现出水达标排放将直接改善对地表水及地下水的水质污染,有效缓解水资源危机,对促进生态平衡具有重要意义[1]。活性污泥法是目前城市污水及大中型规模有机工业废水处理的主要工艺之一[2],其处理效果在很大程度上取决于溶解氧(dissolved oxygen,DO)浓度,曝气耗费占运行费用的60%~80%。目前大多数污水厂采用人工调整法,即操作人员根据经验和实验室化验或现场仪表的数据,每天或在更长的时间段内调整鼓风机的风量,使曝气池正常运行。但是,由于进水水质具有很大不确定性,这种方法很难达到DO浓度的最佳控制和节能的目的。而采用参数自整定模糊PID控制可以很好地解决这一控制难题,它将模糊理论与PID[比例(proportion)、积分(integral)、微分(derivative)]控制策略相结合,实现了PID参数在线自适应调节,对污水处理这种非线性、大延迟等复杂系统起到了良好控制效果,使污水处理系统既具有模糊控制的适应性强、灵活等优点,又具有PID控制精度高的特点[3]。

1溶解氧特性分析

活性污泥法是以活性污泥为主体的污水生物处理的主要方法。污水反应池中溶解氧的含量将直接影响活性污泥的活性,为了保证出水达标,工艺运行过程中操作人员要对DO浓度加以控制,通常好氧区的DO浓度含量为1~3mg/L(好氧区上、中、下层DO含量一般误差不大于0.5mg/L),保证好氧微生物进行正常的新陈代谢活动。DO浓度过低,会造成硝化效率下降,导致出水NH3-N浓度升高等问题;DO浓度过高,不仅增加能源的浪费,而且还会造成污泥的老化等现象[4-5],因此需要严格控制好氧区溶解氧的浓度。但是由于污水中的DO浓度具有不确定性且没有什么规律可循,用常规的PID控制方法很难实现自动控制,需要PID控制器随着进水水质的变化而不断调整控制参数,由此提出参数自整定模糊PID控制方法。该方法引入了逻辑推理,有较强的自适应能力,对非线性等复杂系统有良好的控制效果,并且有效地解决常规PID不能兼顾动态性能和静态性能之间、设定值和扰动值之间的矛盾。DO控制系统如图1所示。

2模糊PID控制器的设计

2.1模糊PID控制系统的组成及其工作原理

模糊PID控制系统的组成如图2所示。本污水处理系统采用西门子S7-300PLC进行控制,首先将量化因子置入PLC,然后利用其A/D模块将DO测试仪检测到的数值和给定值进行比较得到偏差e和偏差的变化率ec进行处理,作为输入量输入到PLC中,将其进行模糊化、模糊推理及解模糊集得到实际输出量,输出量经D/A模块输出进而调节变频器的频率,控制鼓风机曝气量[6-7]。

2.2精确量的模糊化

根据DO现场的调节经验,设输入量偏差e和偏差的变化率ec的连续论域均为[-2,2];输出量ΔKP的连续论域为[-0.06,0.06],ΔKI的连续论域为[-0.06,0.06],ΔKD的连续论域为[-3,3]。设上述5个变量e、ec、ΔKP、ΔKI、ΔKD的模糊子集均为:{负大(NB),负中(NM),负小(NS),零(ZO),正小(PS),正中(PM),正大(PB)},偏差e和偏差的变化率ec的论域均为{-3,-2,-1,0,1,2,3};ΔKP的论域为{-0.3,-0.2,-0.1,0,0.1,0.2,0.3},ΔKI的模糊论域为{-0.06,-0.04,-0.02,0,0.02,0.04,0.06},ΔKD的模糊论域为{-3,-2,-1,0,1,2,3}。可以看出,偏差e和偏差的变化率ec的量化因子均为1.5;ΔKP的比例因子为0.2;ΔKI的比例因子为1;ΔKD的比例因子为1。输入量与输出量模糊子集的隶属度函数均选择三角隶属函数[8-9]。偏差e和偏差的变化率ec的隶属度函数如图3所示,其中X轴表示各变量的模糊值,Y轴表示各变量的隶属度。

2.3模糊控制规则的建立

根据现场的DO手动控制经验,得到以下参数调整规则:(1)当偏差|e|较大时,即实测值和给定值相差较大时,为了提高系统响应速度、消除误差,应增大KP的取值,同时为防止积分和微分过饱和,KI应取值很小或0,KD取较小值。(2)当e·ec<0时,即偏差的绝对值正在逐渐减小,此时若偏差的绝

2.4模糊推理及解模糊集

由于变频器只能识别准确的控制量,因此要对PID控制器输出的模糊子集进行去模糊化处理。采用常用的Mamdani模糊推理方法[8],以ΔKP为例,由If e=NB and ec=NB then ΔKP=PB 规则可得ΔKP的隶属度为:

μP1(ΔKP1)=μNB(e)μ^NB(ec)。endprint

式中:μNB(e)为系统偏差e在NB时的隶属度,μNB(ec)为系统偏差变化率ec在NB时的隶属度,“∧”表示取小。

据此推理可得到,在所有模糊规则下的隶属度ΔKP,由重心法得在某一采样时刻有:

ΔKP=∑49i=1μP1(ΔKPi)·ΔKPi∑49i=1μPi(ΔKPi)。

式中:μPi(ΔKPi)(i=1,2…49)为ΔKP第i条模糊推理规则的隶属度,ΔKPi为第i条模糊推理规则隶属度对应的模糊值。同理可得ΔKI、ΔKD的表达式,由上面的计算式得到的参数为模糊值,因此需要将得到的值乘以1个比例因子,得到ΔKP、ΔKI、ΔKD的实际值,所以有PID新的参数整定式:

KP=K0P+ΔKP

KI=K0I+ΔKI

KD=D0D+ΔKD。

式中:K0P、K0I、K0D 为PID控制器的初始值,ΔKP、ΔKI、ΔKD为模糊控制器的输出。

3系统仿真分析

为了验证模糊PID控制的可行性,本研究采用Matlab的Fuzzy模块和Simulink工具进行仿真分析。Simulink提供了丰富的仿真模块,实现动态系统建模与分析,为该研究的可行性提供有力的证据。将此系统看作是1个比例环节、一阶惯性环节和滞后环节模型[12],有下列关系:

G(S)=KCT0S+1e-Sτ,

式中:KC为被控对象的放大倍数,T0为时间常数,τ为延迟时间。在本系统中取KC为7.8126,T0为73 s,τ为2 s。在 Matlab 的Simulink工具中调用模糊控制器并建立DO控制系统仿真模型,如图5所示[13-14]。

PID控制器的初始参数为K0P=2.861 25,K0I=0.027 37,K0D=2.500 11。

将建好的模型在Simulink中进行仿真,调试后得到DO的PID控制和模糊PID控制的仿真图形如图6所示,其中X轴表示时间,Y轴表示系统输出值。

仿真结果表明,采用PID控制的控制效果较差,难以取得令人满意的效果;但是当DO的调节采用模糊PID控制时,相对于常规PID控制具有鲁棒性更好、响应速度更快、调节精度更高、稳态性能更好、可靠性更高等优点,达到了较好的控制效果。

4结论

利用Matlab对溶解氧的常规PID控制和模糊PID控制进行仿真分析,结果表明,采用模糊PID控制时系统运行具有更高的稳定性和可靠性,更能满足污水处理工艺的要求。采用模糊PID控制溶解氧不仅使主反应区的溶解氧值保持稳定,保证了出水质量,而且减少了能源浪费,提高了生产效率,具有广阔的应用前景。

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