模糊预测控制在溶解氧控制系统中的应用.doc

模糊预测控制在溶解氧控制系统中的应用（兰州理工大学 电气工程与信息工程学院 ， 甘肃 兰州 730050）摘要：本文针对城镇污水处理的特点及控制要求，采用贝加莱PCC和组态王软件进行污水处理系统的控制，并在氧化沟控制环节进行模糊预测控制。根据实际情况和操作经验，总结出模糊控制规则并根据预测控制确定其相应控制参数。实际运行结果证明，该方案确保了溶解氧浓度标准，具有很好的控制效果。关词键：模糊控制；预测控制；污水处理；监控系统中图分类号：TP273 文献标识码：AApplication of the Fuzzy Predictive Control in DissolvedOxygen Controlling SystemWANG Shu-dong, YAN Yuan-yuan,MENG Jing-jing,CHEN Shi-bin,WANG Hong-bo,BI Zuo-wen(College of Electric and Information Engineering, Lanzhou Univ. of Tech. , Lanzhou,730050, China)Abstract: In view of characteristic and control requirement of the town sewage treatment, this paper makes use of B&R Automation Studio and kingview for B&R 1.0.1 to controlthe sewage disposal system, and use of fuzzy-predictive control method in the Oxidation itch controlling unit. According to the practice and experience, the control rules of fuzzy controller and its control parameters are determined according to the predictive control. The actual operation proves that the concentration of dissolved oxygen meets the standard, and this program effectively has the advantages of effective control.Keywords:Fuzzy control;Predictive control;sewage treatment;monitoring system1 引言随着我国政治、经济的快速发展以及环境问题的日益加剧，城镇污水处理问题已经备受国家及地方关注，为保护和改善生态环境，避免二次污染，促进水资源合理利用，城镇污水处理尤为重要。由于城镇污水在排放时间上的不确定性，以及污水中存在的有机物的浓度也有很大的变化，因此在用传统的方式进行污水处理后，对溶解氧浓度，有机物的含量等方面仍不能达标，因此传统的污水处理控制方式已经不能获得有效地控制效果【5】。采用模糊预测控制方法，可以对溶解氧进行精确控制，利用模糊预测控制调节的精确性，可以达到满意的控制效果。2 污水处理工艺该污水处理厂采用B&R Automation和组态王软件对整个系统进行控制，在整个污水处理过程中分三个部分进行控制。PLC1主要进行粗格栅、提升泵房站、细格栅及除沙池控制；污水进入粗格栅去除污水中的大体积的杂质，通过提升泵房后进入细格栅，最后进入除沙池完成第一次净化。PLC2主要控制配水井分配污水进厌氧池及氧化沟，最后进入终沉池进行沉淀，在这一控制环节中厌氧池及氧化沟属于生化处理，基于模糊预测控制原理可以对氧化沟中溶解氧的浓度进行有成效的控制【1】。PLC3主要进行加氯间、滤池、回用水加水泵房、贮泥回流泵房及脱水机房的控制。经过第三个阶段的处理，污水通过回用水池及加水泵房作为安全用水排入黄河。污泥处理采用机械浓缩脱水处置工艺泥饼外运卫生填埋，污水处理工艺如图1所示。图1 污水处理流程图Fig.1 Flowchart of sewage treatment3 系统硬件设计根据工艺要求进行硬件配置，污水处理的3个控制站，需要控制与检测的变量有：73个模拟量输入（AI）、10个模拟量输出（AO）、302个数字量输入（DI）和122个数字量输出（DO）。为了以后方便扩展，以上点数统计留取了20%的裕量。控制系统主要由贝加莱PCC完成，其硬件构成如下所示。图2 控制系统结构图Fig.2 Structure of control system4 模糊预测控制器的设计由于溶解氧浓度变化过程的复杂性、多变性和非线性的特点，采用模糊预测控制技术来控制氧化沟的氧含量。根据控制对象的特点确定预测控制算法，深入研究预测控制算法在实际过程控制中的应用【2】。根据氧化沟溶解氧浓度具有高度非线性，时变性的特点，在原有的单纯模糊控制系统的基础上，利用动态矩阵预测控制算法改变被控过程的设定值，构成一个串级控制系统，结构如下。图3 预测控制结构图Fig.3 Structure of predictive control system其中hPC(z)代表预测控制器，h(z)代表被控对象，h1(z)代表常规控制器，hD(z)代表干扰通道。（1）预测模型：采用阶跃响应作为预测的模型，以便大大削弱工业噪声对模型的影响【3】。针对曝气过程中溶解氧浓度的非线性特点，可在工作点处线性化，然后输出预测可以通过单变量预测后叠加得到。若只有即时变化，则模型为 （1）式中，（2）滚动优化：在多变量DMC的滚动优化中，要求每个输出在未来个时刻紧密跟踪相应的期望值，并对个控制增量的大小均加以软约束，写出性能指标的表达式。 （2）式中，根据预测模型式求出使性能指标最优的全部控制增量。（3）反馈校正：在时刻实施控制后，可以根据预测模型算出对象在未来时刻的各输出值，其中也包括了各输出量在时刻的预测值。到时刻测得各实际输出后,即可与相应的预测值比较并构成误差向量，利用这一误差信息用加权方法预测未来的误差，并以此补偿基于模型的预测，可得到校正的预测向量【4】。 （3）式中， ，由于时间基点已从时刻移到时刻，因此这一校正后的预测向量可通过移动构成时刻的初始预测值。 （4）式中，污水处理控制系统中主要通过曝气过程控制溶解氧浓度，系统属于两个输入的多变量控制系统。图4为时的多变量DMC结构。图4 多变量动态矩阵控制Fig.4 multivariable active matrix control对于氧化沟溶解氧浓度的系统，应用多变量系统对复杂装置和过程进行整体控制，不存在配对的控制问题。一般所有输入对每个输出都有控制作用，其作用的大小一方面决定于装置各通道的动态特性，另一方面通过控制器设计可以安排输出变量的优先级，即系统要求重点保证的输出。因此，其控制品质显然会比单变量时要好。5 上位机监控系统上位机选用研华的工控机，型号为IPC-610/P4 3.0G/512M/80G；组态软件采用kingview for B&R 1.0.1版本。kingview for B&R 1.0.1专门针对贝加莱PCC的上位机监控软件。系统通过OPC完成上位机与下位机的通信【6】。组态王人机界面功能丰富，操作界面可视化，图形真彩显示、具有丰富的图库，强大的通讯能力，先进的报警和事件管理，强大的网络和冗余功能。氧化沟溶解氧浓度的监控画面，如图5所示。图5 监控系统人机界面Fig.5 HMI of monitoring system 6 结束语基于模糊预测控制的溶解氧浓度的控制系统已经在民勤县污水处理厂投入使用，系统运行稳定。污水处理过程通过下位机的编程完成系统参数的精确控制，并通过组态王监控软件，降低了现场操作人员及生产管理者的劳动强度，大大提高了污水在线监测的自动化程度。运行过程中溶解氧浓度达到国家城镇污水处理厂污染物排放标准一级B标准，具有很好的控制效果。参考文献 1 孙增圻.智能控制理论与技术M. 北京:清华大学出版社，20022 贾琼，孙颖.模糊预测控制在VAV空调系统中的应用J.建筑电气，2008，06:42-443 方炜，姜长生.空天飞行器的自适应变论域模糊预测控制J.控制与决策，2008，12(23):1373-1388 4 史恩秀，黄玉美.自主导航小车(AGV)轨迹跟踪的模糊预测控制J.机械科学与技术，2008，5(27):592-5965 张根宝，王荣谱，王凌燕. 基于