（环境工程专业论文）ao法污水处理系统过程控制与外碳源投加仿真.pdf

摘要 a ，o 王艺是一耱囊藿置反稿纯工艺，是霆蓦蓼褰际王疆中广+ 泛采用懿生物裁 氮工芑。对于已建无脱氮功能的传统活性污泥法污水处理厂经过适当的改造， 很容易改造成a o 工艺实现脱氮冈的。本研究对a o 生物脱氮工艺过程控制 进行研究，在全面分辑国内外污水生物处理餐能控制和活性污泥法动力学模 型疆梵瑷竣豹基础主，虢实嚣生溪污瘩为臻褒对象，透过_ | 羲验对a o 爱物聪 氮工艺的影响因素和运行参数迸纤研究，确定了工艺的控制对象和控制策略， 并探索了用d o 、p h 值、o r p 作为控制参数的可行性，对于实现a o 生物 脱氮工慧在线控制具蠢重要的现实意义。 关予酃o 连续浚工艺翡控潮一直是污求生物憝瑾控麓豹难点之一。a o 连续流工艺连续进水，进水水质水量是随时间变化的，在无调节池的情况下， 水流在反应系统的停瞬时间也是变化的，因此根据进水氨懿负荷变化。通过 控制曝气量的大小，w 以闻接控制硝化反应遮零，从丽充分利用反应嚣豁积， 篌密承东震满是撵敖指标要求。巍反应系统躐度充足裁条传下，透过p h 值 变化可以判断处理系统曝气量过爨与否。在曝气过量的情况下，p h 值潜反应 器推流的方向出现一个最低点，通过这个最低点，可以判断硝化反应的结束 点；但程曝气适量或曝气不足的憾况下，p h 镶淤反应器拯流方向一壹下降， 无法遗过p h 僮的交纯翔断磷纯蔽应静结束点。 研究发现用平均溶解氧浓度熊间接反映处理系统的耗氟情况，可以用平 均溶解飘浓度，来判断反应系统的曝气状态怒过量、适量述是不足，从黼控 制处理系统的供气豢，降低能糕爨嗣。当逶遐p 珏值变他纛法裁断磷亿爱痤 的进程投供气耋大小时，j 冀：时田通过控裁葳应系统的平均d o 浓发在 2 5 3 0 m g l 范围内。优化供气壁。 对曝气过渡区的控制，可根据进水水质和环境变量的交化，合理分配缺 氧区和簿氧区嚣容积跑，畜效裂掰反应器骞积。当送拳氨爨受蔫低时美翅曝 气过渡嚣，增加缺氧区的察积，延长反鞘他的时间，提高t n 的去除率 当 进水氨飘负荷较高时，启动曝气过渡区，增加好氧区的容积，首先保诚出水 氨氮浓殿满足出水水质指标。如粜d o 不是威虚过程的限制因素，当环境温 度舞慈辩霉逶过关滋曝气过渡区寒熬大缺氧嚣察积，延长菠磷豫东力箨辍嚣 间，充分利用进水中韵碳源进行殿硝亿，减少外碳源的投加量。 研究确定了总叵l 滤比和碳源投加量的控制方案：总回流比由进水总氮浓 鹱和出水n o 。+ n 的设定德来确庭，通过使缺氧区出水n o x - n 浓度保持在 2 m g l 左右来控制外加碳源的投加量。这样既保证了回流的硝酸盐量，又容 弱判断碳源授加的最佳量，节省碳源的投加量。由于迸水羝氮负荷较高，为 防止污淀在二沈池中发生反硝化，引起游泥上浮现象，采用前馈控制来实现 定污泥浓度控制污泥回流比在1 0 0 1 5 0 较黼的范围内变化。 研究 l 入b p 毒枣经网终的理谂与方法，根擐试验所褥总匣漉毖、碳源投 加量与出水t n 浓度的数据对b p 神经网络进行训练并检验，检骏的预测输 蹬僮与试验测爨值其毒很好的一致性。可见，穆经嬲络终为一秽薮型燹参 数模型，能够很好的模拟a o 生物脱鬣系统的性能，并且通过建立的三维 傍囊模型，霹隧寻找到它饲之闯瓣最矮配会关系，忧纯系绞豹运鳕，骣低 运行费用。 遽_ l 篷对a o 生物残爨王艺懿分辑，礁定了瑷袋戴区n c 。- n 浓度戈控卷 目标来计算外加碳源投加量的方法；通过对外加碳源投加爨、总网流比和出 求慧氮关系懿分耩，麓于a s m n o + 建立了a o 工艺磐碳添授燕熬数学横黧； 并在m a t l a b 程序下对p i 控制器和前馈p i 控制器的控制效果进行了仿真比较， 终莱表裙蘸续p l 控嚣吴蠢较好麴控攒效栗。 在生物反硝化过程中，参与氧化还原反应的氧化态物质和还原态物质主 螫是硝羧盐帮避东串豹荔雯勃降瓣懿膏撬物，其变纯蜀弑溺o r p 来表示。当 缺氧区的硝酸盐浓度在3 1 8 m g l 之间变化时，o r p 的绝对值同时受硝酸盐 浓度稳c o d c ，浓度鹣影响，穰鼹糟o r p 煞绝簿毽确定缺氧区硝羧盐浓度： 俱是，从o r p 的绝对值是褥高于一1 6 0 m v 或者低于- 2 3 0 m v ，可以判断缺氧区 硝酸盐浓度是褥过蔫或者醴经被垒部还蹶( 酃在3 l s m g l 馥拜) ，将诧 作为工教运行状态与运行参数调节的依据。 为了遗一步提商处理系统的脱氮效率，研究牵述对a o 推流菠应器徽了 邋当的变形，形成串级缺氧好氧腮氮工装。通过对三j f 中运裙工况的研究结果 院较，确定了串级缺氧好裁工艺的运幸子工况，缺氧激a i ：好氧区0 1 ：缺氧区 a 2 ：好氧区0 2 的容积比为2 2 ：5 3 ：1 4 ：1 l ，辩将缺氧区a l 容积的一半设置为曝 气过渡馘，当进水氨氮负荷太予o 1 2 9 k ：g ( k g m l s s d ) 或者嬲水氨氮浓度大于 5 m l 时，启动曝气过渡区。 关键谲：a o 法；过程控制；外碳源投加；仿真；d o ：p h a b s t r a c t a op r o c e s sw a sap r e d e n i t r m c a t i o np r o c e s s ，w h i c hw a so n eo ft h em o s t w i d e l yu s e db i o l o g i c a ln i t r o g e nr e m o v a lp r o c e s si nt h ep r a c t i c i c a te n g i n e e r i n g + t r a d i t i o n a la c t i v a t e ds l u d g ew a s t e w a t e rt r e a t m e n tp l a n tw i t h o u tn i t r o g e nr e m o v a l a b i l i t yw a se a s yt ob er e b u i l tt oa op r o c e s s ，t h i st h e s i sa i m e da tt h eb e n c h m a r k s t u d yo fp r o c e s sc o n t r o lo fa 0p r o c e s s r e v i e w sa n da n a l y s e sh a v eb e e nd o n e a i m i n ga tt h ei n t e l l i g e n tc o n t r o lo fb i o l o g i c a lw a s t e w a t e rt r e a t m e n ta n da c t i v a t e d s l u d g ed y n a m i cm o d e l t h r o u g ht h ee x p e r i m e n t a ls t u d ) , ，t h ei n f l u e n c i n gf a c t o r s a n dt h eo p e r a t i n gp a r a m e t e r sw e r e s p e c i a l l ys t u d i e dw i t h a c t u a ld o m e s t i c w a s t e w a t e r ，a n dt h ec o n t r o lo b j e c t i v e sa n dt h ec o n t r o ls t r a t e g i e sw e r ed e t e r m i n e d a tt h es a m et i m e ，t h ep o s s i b i l i t yo f u s i n gd o ，p ha n do r pa sc o n t r o lp a r a m e t e r s w a sa l s oi n v e s t i g a t e d t h i ss t u d yi so fg r e a ti m p o r t a n c ef o rt h er e a l i z a t i o no f o n l i n ec o n t r o lo fa on i 择o g e nr e m o v a lp r o c e s s ， i ti so n eo ft h ed i f f i c u l t i e st oc o n t r o lt h ec o n t i n u o u sf l o ws y s t e m t h e i n f l u e n tq u a l i t ya n dq u a n t i t yo ft h ea op r o c e s sv a r i e dw i t ht i m e ，a n dt h e h y d r a u l i cr e t e n t i o nt i m ea l s ov a r i e dw i t ht i m e s oa c c o r d i n gt ot h ei n f l u e u t a m m o n i u ml o a d ，t h ea e r a t i o ni n t e n s i t yw a sc o n t r o l l e d ，a n dt h en i t r i f i c a t i o nr a t e w a si n d i r e c t l yc o n t r o l l e d ，a n dt h ev o l u m eo ft h er e a c t o rc o u l db em a d ef u l lu s eo f , a n de n s u r et h ee f f l u e n tq u a i l t y i ft h ea l k a l i n i t yw a ss u f f i c i e n t ，t h ev a r i a t i o n t r e n d so fp hc o u l db eu s e dt oj u d g ee x c e s s i v ea e r a t i o no rn o t w h e nt h ea e r a t i o n i n t e n s i t yw a se x c e s s i v e ，t h e r ew o u l db eal o w e s tp hp o i n ta l o n gp l u gf l o w d i r e c t i o n ，a n dt h et e r m i n a lp o i n to fn i t r i f i c a t i o nr e a c t i o nc o u l db eg o tb yt h e l o w e s tp hp o i n t t h ep hv a l u ew o u l dd e c l i n ea l o n gt h ep l u gf l o wd i r e c t i o nw h e n t h ea e r a t i o ni n t e n s i t yw a sd e f i c i e n to re x a c t ，a n dt h en i t r i f i c a t i o nt e r m i n a lp o i n t c o u l dn o tb ej u d g e db yt h ev a r i a t i o n so fp hv a l u e i tw a sf o u n dt h a tt h em e a nd oc o n c e n t r a t i o nc o u l dr e f l e c tt h eo x y g e n u p t a k es t a t e s ot h em e a nd oc o n c e n t r a t i o nc o u l db eu s e dt oj u d g et h ea e r a t i o n c o n d i t i o n ，e x c e s s i v e ，e x a c to rd e f i c i e n t ，t h e n 也eo p e r a t i o nc o s tc o u l db er e d u c e d 。 w h e nt h en i t r i f i c a t i o nc o r d r s ec o u l dn o tb ej u d g e dt h r o u g ht h ep hv a r i a t i o n sa n d c o u l dn o tj u d g et h ea e r a t i o nc o n d i t i o n ，t h em e a nd oc o n c e n t r a t i o nc o u l db e c o n t r o l l e di nt h er a n g eo f2 5 m g lt 0 3 0 m la n dt h ea e r a t i o ns u p p l yc o u l db e 1 1 1 兹疑羔监大学王学撼圭? 学垃论文 i i i i o p t i m i z e d r e g a r d i n gt ot h ec o n t r o lo fa l t e r n a t i v ea e r a t i o nz o n e ，t h ev o l u m er a t i oo f a e r o b i cz o n ea n da n o x i cz o n ec o u l db ed e t e r m i n e db yt h ei n f i u e n tq u a l i t ya n d e n v i r o n m e n t a lf a c t o r s ，s ot h er e a c t o rv o l u m ec o u l db ee f f e c t i v e l yu s e d w h e nt h e i n f l u e n ta m m o n i u mi o a di sl o w ，t h ea l t e r n a t i v ea e r a t i o nz o n ec o u l db es h u td o w n ， t h ea n o x i cz o n ew a se n l a r g e d ，t h ed e n i t r i f i c a t i o nt i m ew a sp r o l o n g e da n dt h et n r e m o v a le f f i c i e n c yc o u l db ei m p r o v e d v f h e nt h ei n f l u e n ta m m o n i u ml o a di sh i 酿， t h ea l t e r n a t i v ea e r a t i o nz o n ec o u l db et u r n e do n ，t h ea e r o b i cz o n ew a se n l a r g e d ， a n dt h en i t r i f i c a t i o ne f f e c tw a se n s u r e df i r s t w h e nd 0w a sn o tt h el i m i t i n g f a c t o r ，t h ea l t e r n a t i v ea e r a t i o nz o n ec o u l db es h u td o w nw i t ht e m p e r a t u r e i n c r e a s i n g ，w h i c hc o u l de f f e c t i v e l yn s e t h ei n f l u e n tc a r b o ns o u r c ea n dd e c r e a s e d t h ee x t e r n a lc a r b o nd o s a g e t h r o u g ht h ee x p e r i m e n t a ls t u d y ，t h ec o n t r o ls t r a t e g yo ft o t a lr e c y c l i n gr a t e a n de x t e r n a lc a r b o nd o s a g ew a sd e t e r m i n e d ：t h et o t a lr e c y c l i n gr a t ew a s d e t e r m i n e db ys t a t e de 饿u e n tn 0 x ”- ne o n c e n t r a t i o na n dt h ee x t e r n a lc a r b o n d o s a g ew a sc o n t r o l l e db yk e e p i n gn o x - nc o n c e n t r a t i o no fa n o x i cz o n ea tt h e l e v e lo f2 m g l ? 蚤口c o n t r o lm e t h o dn o to n l yc o u l dd e t e r m i n et h er e f e r e n c ep o i n t o fc a r b o nd o s a g e ，b u ta l s oc o u l do p t i m i z et h eu s a g eo fc a r b o na d d i t i o n ，w h i c h w a se a s yt ob ec a r r i e do u ti nw a s t e w a t e rt r e a t m e n tp l a n t s ，r e g a r d i n gt ot h e s l u d g er e c y c l i n gr a t e ，f e e d f o r w a r dc o n t r o lw a su s e dt or e a l i z et h ef i x e dm i x e d l i q u o rs u s p e n d e ds o l i d s d u e 。t ot h eh i g h i n f l u e n ta m m o n i u mt o a d ，s l u d g e r e c y c l i n gr a t ew a sc o n t r o l l e db e t w e e n l0 0 a n dl5 0 i no r d e rt op r o h i b i t d e n i t r i f i c a t i o ni nt h es e t t l i n gt a n kw h i c hw o u l dr e s u l ti ns l u d g es u s p e n d i n g 。 t h et h e o r ya n dm e t h o do fb pn e u r a ln e t w o r kw a si n t r o d u c e di n t ot h es t u d y o fb i o l o g i c a ln i t r o g e nr e m o v a lo ft h ec o n t i n u o u sf l o wa op r o c e s s + a c c o r d i n gt o t h ee x p e r i m e n t a lr e c o r d so ft o t a lr e c i r e u l a t i n gr a t e ，c a r b o nd o s a g e ，a n de f f l u e n t t nc o n c e n t r a t i o n ，b pn e u r a ln e t w o r kw a st r a i n e da n dt e s t e d 。i th a dp e r f e c t c o n s i s t e n c yb e t w e e nt h ep r e d i c t e dd a t aa n dt h ee x p e r i m e n t a ld a t a + i tw a so b v i o u s t h a t ，a san o n p a r a n l e t r i cm o d e l ，n e u r a ln e t w o r kc o u l dm o d e lt h ec h a r a c t e r i s t i c so f t h ec o n t i n u o u 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tt h el e v e lo fa b o u t2 m g i 。a n dt h ed e m a n do fe m u e n tq u a l i t yc o u l db em e t b a s e do na s mn o 1 as i m p l i f i e dm a t h e m a t i c a lm o d e lo fe x t e r n a lc a r b o nd o s a g e w a sd e v e l o p e da n dt w oc o n t r o l l e r so fp ia n df e e d f o i r w a r dp 1w e r ed e s i g n e d s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o w e dt h a tf e e d f o r w a r dp ic o n t r o l l e rh a db e t t e rd y n a m i c r e s p o n s ea n ds t e a d yp r e c i s i o nd u et oi t sc o n s i d e r a t i o no fi n f l u e n td i s t u r b a n c e s d u r i n gt h ed e n i t r i f i c a t i o np r o c e s s ，t h em a i no x i d a t i o ns u b s t a n c ea n dt h e m a i nr e d u c e ds u b s t a n c ew e r en i t r a t ea n db i o l o g i c a ld e g r a d a b l eo r g a n i cs u b s t a n c e ， a n do r pc o u l de x p r e s st h e i rv a r i a t i o n s w h e nt h en i t r a t ec o n c e n t r a t i o ni nt h e a n o x i cz o n ev a r i e db e t w e e n3 m g la n d18 m g l i tw a sd i f f i c u l tt ou s et h e a b s o l u t ev a l u eo fo r pt od e t e r m i n et h en i t r a t ec o n c e n t r a t i o ni nt h ea n o x i cz o n e b e c a u s et h ea b s o l u t eo r pv a l u ew a sa f f e c t e ds i m u l t a n e o u s l yb yn i t r a t ea n d c o d c rc o n c e n t r a t i o n b u tt h ei n f o r m a t i o nc o u l db eg o tt h a tt h en i t r a t e c o n c e n t r a t i o nw a sv e r yh i g ho rn e a rt oz e r ow h e nt h eo r pw a sa b o v e 一16 0 m vo r b e l o w 一2 3 0 m v i no r d e rt of u t u r ei m p r o v et h en i t r o g e nr e m o v a le f f i c i e n c y ，t h ea op l u g f l o wr e a c t o rw a sr e b u i l ta n dt h es e r i a la op r o c e s sc o u l db eg o t t h r o u g ht h e s t u d yo ft h r e eo p e r a t i n gc o n d i t i o n s ，t h eo p e r a t i n gc o n d i t i o no fs e r i a la op r o c e s s w a sd e t e r m i n e d t h ea n o x i cz o n ea 1 ：a e r o b i cz o n e0 l ：a n o x i cz o n ea 2 ：a e r o b i c z o n e0 2w a s2 2 ：5 3 ：1 4 ：1 1 a n dt h eh a l fo ft h ea n o x i cz o n ea 1w a ss e tt o a l t e r n a t i v ez o n e w h e nt h ei n f l u e n t a m m o n i u ml o a d e x c e e d e d 0 1 2 9 k g ( k g m l s s d ) o rt h ee f f l u e n ta m m o n i u mc o n c e n t r a t i o ne x c e e d e d5 m g l ， t h ea l t e r n a t i v ez o n ew a ss e tt oa e r o b i c k e y w o r d s ：a op r o c e s s ；p r o c e s sc o n t r o l ；e x t e r n a lc a r b o na d d i t i o n ；s i m u l a t i o n ； d o ；p h v 一 独创性：声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取 得的成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中 不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业 大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同 志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢 意。 签名 三彩期 关于论文使用授权的说明 d o 铲id ；j 本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅：学校可以公 布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论 文。 ( 保密的论文在解密后应遵守此规定) 华 亩o d 争? 绪论 第1 章绪论 1 1 课题来源及研究目的和意义 1 1 1 课题来源 本课题来源于国家自然科学基金重点项目( 5 0 1 3 8 0 1 0 ) “城市污水处理 厂的智能控制理论、方法与技术”；北京市科技计划重点项目 ( h 0 2 0 6 2 0 0 1 0 1 2 0 ) “活性污泥法污水处理系统的智能控制与示范工程研 究”。 1 ，1 2 课题目的和意义 随蓑经渗的发震秘人类生蘧拳平懿挺毫，惩隶爨急捌增长，污东蓑 敷量 也相应增加，加剧了采资源的短缺翮承体富营养化阅题。保护永资源、防止 寓营养化，必须从污水的排放源头进行控制，严格限制排放至自然水体中的 n 、p 的含爨，是改善水环境的根本途径。羁前，翻内外9 0 左右的城市污 承巍5 0 左右戆王翌褒拳郝采霉或部分采焉滔萑海滋法楚溪，撬蹇污东楚理 厂脱氮除磷效果，对传统的活性污泥工艺流程进行改造，是污水处理的重要 方向。本课鼷澍城市污水处理系统应用广泛的缺氧好氧生物脱氮工艺进行研 究，寻找其黩动控制和智能控制的规豫，对于保证处理系统的稳定运行、减 小系统子魏对运霉子戆影糖、凭豫系统遥行、酶低逶行残本及簿糕楚理零熬氮 的排放量具祷重要的意义。 城市污水处理控制技术的研究与开发的目的在于将新工艺和新控制技术 应用到城市潜水处理的各个生产环节，避一步提惑生产设各的利用率和可控 馥。在提供黧产设备蠡凌纯控麓窳平懿溺孽重稳霹减轻搽律王天势凌强度，逶 过计算机网络系统能将所有生产数据信息进行统计，以便向社会公众提供褶 关数据信息。城市污水处理采用自动化控制系统可以减少或者杜绝水资源的 掰污染。国外雀城市污承她理工艺、设备帮控制技术研究与开发方嚣要早于 我国，尤其控露技术处予领先魂整。i 纛年来，我西程城市污东怒灌工艺释设 北意工业大学工学博士学位论文 器簿方覆褒缮了较隽可喜熬残效，菜些设蚕已经这委罗竞全警产纯疆疫。餐 楚，在城市污承处理关键雠设备和控制技术的研究方诼还存在一定不足。而 有的已建成的污水处理厂仍处于人工操作状态，这严蹩影响了城市污水处理 的质量，带来了不可预料的厝果，因此，避一步提商城市污水处理自动化控 铡水平魏显褥茏冀重要。 1 2 污水生物处理系统智能控制的研究现状 1 2 1 污水生物处理系统实现智熊控制的必要性 游零生貔处理方法是皱帑游瘩处璎系绞孛普逮装建豹一秘方法。其处理 系统本身属于复杂的动态系统，主要袋现程： 1 ) 雷鸯静不稳定性。系统豹速承滚蘩辩浓度不缒保掩运定，蠢菇蠢对还 尝进入抑制活性污泥活性的化学物质，而传统的活性污混动力学模型是基于 “稳定状态”的缀没攘嚣熬，瓣予动态鳆潘经污瓣蓉统势不戆袭滗崮猞当嚣 模拟和预测能力 2 ) 系统的i # 线毪。警底物、营养躐溶解氧浓度受到限鬣孵，活佼污泥爱 应系统常常选到一种伪稳定的状态，处理系统在运行状恣空间是非线性的， 瘦弱霈巍控键方法穰难运劐镶定麴控糕鏊禄瓣翔； 3 ) 处理z 艺的复杂矬。缀滩准确建交攒述污永熊物处理系绕动态特性的 貔力学模型。如丽予描述脱氮酴磷的i a w qa s m n o 2 模型，需骠确定4 0 多 个动力学和化学计量常数，两这些常数的准确确定本爨就十分困难，并且 i a w qa s mn o 。2 穰壅逐不能溺于沉淀漶网滚分离懿分辑 3 1 ； 4 对缝壤王慧理鳃熟不完全牲。对许多工艺现象还嚣藏教缀验知识进行 解释。如对于严灏影响处理效率的污混膨胀和泡泳问蹶，操作入员必须依赖 他们的经验袋勰决； 5 ) 微生秘劾力学信感翡缺乏往。虢往辩传统的活佼污泥工慧懿镣理，_ j 妻 份强镄对出泰承震鞠谬徐，熹| 】缀少记载关予微生携瀵憋麓动力学僖惠，这翁 碍了对工艺系统的深入瑕解。 污求生躲缝理系统怒娃徽生物为燕体酌动态过攫，缀水进水浓度及流爨 焚化、水厂采用煎处理王篙酌改变等藤因，常常导致水厂的运行撩铡非常艇 杂。嚣兹，泌经箍出多秘方法辩嚣拳赡理厂的运嚣逶孳亍滓售、疆溺，麸蔼擦 绪论 证污水处理厂的动力学状态，其中包括确定性模型和经验性推理模型。曾经 有人采用统计的方法和基于知识的分析系统来模拟污水处理系统，但由于污 水处理厂的运行大多是非确定性的，这些方法都表现出某些缺陷性。 近年来，智能控制的发展，为污水处理提供了一种新的方法。国内外近 年来进行了大量关于智能控制在污水生物处理系统中的应用研究，并在许多 项目中获得成功，表明了智能控制在污水处理系统中应用的有效性。 1 2 2 国内外智能控制的研究现状及分析 智能控制是控制理论发展的高级阶段，其主要目标是通过控制系统的学 习和适应能力，增强系统的鲁棒性。即在复杂控制系统中能根据系统所处的 环境、操作条件的变化、控制目标的变化，通过不断学习，适应新的要求。 智能控制目前已广泛应用于各种工业自动化、冶金和化工过程控制、智能机 器人、智能通信网络、智能化仪器仪表等领域。在欧洲、美国、日本等国家 和地区的污水生物处理中也有许多成功的应用，并且受到污水处理领域的广 泛关注。 窝1 - 1 智能控翻累统的典型结构 f i g i - it y p i c a ls t r u c t u r eo f t h ei n t e l l i g e n tc o n t r o ls y s t e m 餐戆控镄l 藏绞载典墅缝援辩銎1 1 疑云。主要囊技控系统翻餐能控割器 缱成，智熊拣铺器可隘是模糊逻辑控制器、神经两络控制器、专家系统或燕 北京工业大学工学博士学位论文 它们的组合应用。 1 22 1 模糊逻辑控制模糊逻辑控制( f u z z yl o g i cc o n t r 0 1 ) 是以模糊数学为 基础，采用模糊语言控制规律，把基于专家知识的控制策略转换为自动控制 的具体策略的控制方法，其基本思想是把专家对特定的被控对象或过程控制 经验总结成一系列“i f ( 条件) t h e n ( 作用) ”形式表示的控制规律，通 过模糊推理得到控制作用集，作用于被控对象或过程。模糊逻辑控制是在对 操作人员经验总结的基础上实现对系统的控制，无需建立数学模型；具有较 强的鲁棒性，被控对象参数的变化对模糊控制的影响不明显，可用于非线性、 时变、时滞系统的控制；控制的实时性较好：控制机理符合人们对过程控制 的直观描述和思维逻辑，目前已经成为污水生物处理系统的研究热点之一。 1 9 8 0 年，r m t o n g 4 首次将模糊控制应用到污水处理中。英国的n o r w i c h 厂是一个采用活性污泥法并兼有硝化要求的二级处理厂，将出水b o d 、s s 、 曝气池m l s s 、d o 及出水氨氮浓度、回流污泥量等监测数据作为输入变量 输入该系统，“模糊化”以后再与“规则集”进行匹配，随后确定相应的控制手 段，最后通过反模糊化得到量化的具体信号来实施控制。同年，f l a n a g a n p l 利用o l s s o n 等提出的曝气池d o 控制技术，以沿池长的d o 浓度变化蓝线来 估计曝气池中底物利用效率和微生物活性。他的知识库中的知识不仅有根据 工艺状态确定采用何种控制措施这一类启发性规则，而且还有d o 曲线特征 及相关工艺状态方面的知识。b a r n e t t 把这些知识称为“汇编知识”，“汇编 知识”作为启发性知识的补充，提高了系统解决问题的深度和广度。 推流式曝气池的曝气控制较为复杂，t j j k a l k e r 6 对推流式曝气池进行 间歇曝气研究，开发了两种模糊逻辑控制器( f l c ) ，其中低级f l c 用于 d o 的控制，对阶跃的响应时间短，且超调量比p i 控制小的多，因此曝气量 比p i 控制明显减少；高级f l c 用于除氮的控制，与传统的继电器控制和定 比例控制的仿真结果比较表明，前者的能耗可以减少1 0 - - 2 3 ，出水水质也 略好于后者。 w c c h a n g 7 则对连续流a 0 生物强化除磷污水处理工艺进行了研究， 提出一种污泥预回流模糊控制策略，该控制策略即可以恰当地控制厌氧区 f f m ) a n ，又可以消除水力负荷波动对二沉池的冲击。通过配水模拟实际污水 厂的进水负荷变化，比较研究污泥预回流模糊控制策略与传统的( f m ) a n 控 制策略，结果表明：污泥预回流控制可以在进水负荷高峰期间，有效降低出 水的t s s 、c o d 和总磷的浓度，并且仍能保持合适的( f ，m ) a n 范围去除污水 绪论 中的溶解性c o d 和溶解性磷，可靠性水平高于传统的( f m ) a n ；该工艺通过 模糊逻辑控制折衷两个互相矛盾的控制规则，提高生物除磷处理系统的运行 可靠性。 u l r i c hm e y e r 8 j 提出了基于模糊逻辑的前置反硝化污水处理厂的控制策 略，该控制策略可以根据进水条件及出水水质，确定曝气区溶解氧设定值和 硝化反硝化的容积比例，不仅可以提高出水水质，同时还可以降低曝气的能 量消耗。 彭永臻 9 a 0 对硝酸态氮污染水脱氮处理新方法即生物电极法采用模糊控 制，取得了较好的控制效果。在生物电极法反应器脱氮过程中既有电化学 反应，又有微生物推进的生化反应，并受进水水质、水量变化等多种因素影 响。对于这样一个典型的非线性、时变性、随机性、模糊性和非稳定性的复 杂系统，很难用传统的控制理论进行有效地控制。这种在线模糊控制器具有 构造简单、可靠、稳定、可行性好，对进水硝酸态氮负荷变化的适应性强， 有利于避免过量投加有机物并尽可能节省运行费用。 1 2 2 2 神经网络神经网络控带e ( n e u r a ln e t w o r kc o n t r 0 1 ) 是通过模拟人脑 的某些结构机理以及利用人的知识和经验对系统进行控制。神经网络能够 充分逼近任意复杂的非线性关系，学习和适应不确定系统的动态稳定性， 具有很强的容错性及鲁棒性，采用信息的分布式并行处理，可以进行快速 大量的运算 1 l , i 2 。因而，近年来神经网络在污水生物处理中的应用引起了人 们的极大兴趣，在短期内发表了许多文章，如用神经网络模拟和预测生物 处理工艺、对污水处理厂的运行进行评价及水厂的控制和优化等。 建立基于神经网络的活性污泥系统模型的实质是确定网络的输入层、 输出层及隐藏层的节点数目，并按一定的计算方法对网络进行训练，训练 的目的就是对网络的权值和阈值进行自适应调整，从而建立起各单元之间 以及从输入到输出的映射关系。因此，神经网络模型中各种相关参数的确 定是建立模型的关键l l ”。 m o h a m e df h a m o d a 1 4 】将污水处理厂看作一个整体，不考虑水厂单独的 某个工艺和其数学模型，采用人工神经网络对污水处理厂的运行进行预测。 结果表明，神经网络的隐含层数、隐含层神经元的多少，对训练时间、样 本需求数量、预测结果的准确程度都有一定的影响。在隐含层或隐含层神 经元较多而样本较少的情况下会造成训l 练后神经网络的泛化，即在给定样 本点输出值与实际值具有很好的一致性，而在非样本点误差较大，在隐含 层或稳畲鼷神经元较少，而样本数较多，样本空间较复杂的情况下，神经 网络很难收敛到期望的目标。因此，需要结合舆体情况，邋过试验确定隐 含层数、隐含层单元数。 j o o h w a t a y ”】奁壤念襻经元揆鍪基稿上，嚣发了一零孛镶速羲测享枣经疆 糊模型用于预测高速厌氧系统对各种干扰的响应，该系统可以提前1 小时 对不同的系统干扰进行预测。t a y 并将研究模型用于厌氧流化床反应器、厌 氧滤池及上向流厌氧浮淀床三个试验系统，对肖杌负荷、水力负荷和碱殿 受芬滚动逡孳亍羲爨，遴遘稳关系数饔羯方差译徐鼹测篷帮臻粪结果熬分露+ 进而评价横型的运行散果。试验结果表明，神经元模糊模擞对不同系统训 练模式恳脊很好的学习能力，能够预测有机负荷、水力负荷和碱度波动对