污水生物脫氮系統(tǒng)曝氣量模糊控制系統(tǒng)的建立

王 偉，劉麗娜，張 鑫

(黑龍江工程學(xué)院 土木與建筑工程學(xué)院， 黑龍江 哈爾濱 150050)

污水生物脫氮系統(tǒng)曝氣量模糊控制系統(tǒng)的建立

王 偉，劉麗娜，張 鑫

(黑龍江工程學(xué)院 土木與建筑工程學(xué)院， 黑龍江 哈爾濱 150050)

污水生物處理系統(tǒng)中，曝氣量的控制至關(guān)重要?；诜侄芜M(jìn)水缺氧/好氧(SFA/O)工藝大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立恒DO模糊控制和DO前饋-反饋模糊控制兩種曝氣量模糊控制方法。根據(jù)所建立的模糊控制規(guī)則，進(jìn)行輸入-輸出變量的動態(tài)響應(yīng)分析。結(jié)果表明：兩種控制方法的輸入-輸出傳遞特性曲面近乎連續(xù)且無多峰現(xiàn)象，建立的曝氣量模糊控制規(guī)則合理，可作為優(yōu)化的模糊控制方法進(jìn)行應(yīng)用。

污水；脫氮；曝氣；模糊控制

城市污水處理廠生物處理具有多變量、隨機(jī)性、非線性、模糊性、時變性、多處理目標(biāo)(如要求處理水質(zhì)達(dá)標(biāo)、脫氮除磷、節(jié)省運(yùn)行費(fèi)用、防止污泥膨脹)等特性[1-3]。傳統(tǒng)的控制方法在系統(tǒng)正常運(yùn)行狀態(tài)下良好工作，但是在出現(xiàn)異常情況下不能有效工作，不能根據(jù)外界條件的變化采取相應(yīng)的措施，如進(jìn)水中含有毒性物質(zhì)、系統(tǒng)機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)故障[4-5]。實(shí)踐證明提高污水處理廠運(yùn)行系統(tǒng)的智能化，實(shí)現(xiàn)以最優(yōu)出水水質(zhì)和節(jié)能為目標(biāo)的智能控制系統(tǒng)是解決當(dāng)前污水處理廠問題的重要途徑，而對于這類復(fù)雜的動態(tài)系統(tǒng)采用模糊控制，能得到其他控制方式無法實(shí)現(xiàn)的令人滿意的控制結(jié)果[6-8]。曝氣量控制決定污水處理的效果和污水處理廠的運(yùn)行費(fèi)用，對其進(jìn)行有效合理的控制至關(guān)重要[9-10]。本文以分段進(jìn)水A/O工藝系統(tǒng)為研究對象，根據(jù)前期的大量研究數(shù)據(jù)，設(shè)計污水生物脫氮過程的兩種曝氣量模糊控制系統(tǒng)，以期提高處理效果，降低運(yùn)行費(fèi)用，為工程實(shí)踐提供合理的控制手段。

1 恒DO模糊控制

DO控制是活性污泥系統(tǒng)重要的控制參數(shù)。當(dāng)DO傳感器的穩(wěn)定性和精確性足夠高，且適用于實(shí)時控制時，曝氣控制就引起了人們大量的關(guān)注和研究。恒定曝氣控制是最簡單最古老的控制方式，但是由于污水處理廠水質(zhì)水量波動較大，采用恒定曝氣不僅會造成能量浪費(fèi)，也不能保證處理效果穩(wěn)定。DO設(shè)定值控制是恒曝氣基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種改進(jìn)型的曝氣控制方式，通過控制曝氣量維持反應(yīng)器內(nèi)DO濃度處于一個相對較優(yōu)的設(shè)定值，可避免過量曝氣的情況發(fā)生，也可保證處理效果。但由于系統(tǒng)的非線性特性，采用傳統(tǒng)的過程控制器控制效果不甚理想，偏差較大。根據(jù)對溶解氧和曝氣量的研究發(fā)現(xiàn)，即使在DO濃度低至0.5 mg/L時，通過恒DO控制仍然能獲得較好的出水水質(zhì)，還部分實(shí)現(xiàn)了同步硝化反硝化[11-12]。此外，研究曝氣方式對污泥沉降性能的影響，結(jié)果表明：在低DO濃度下，DO設(shè)定值控制能在一定程度上抑制污泥膨脹的發(fā)生，或者改善已膨脹污泥的特性。本研究首先對恒DO模糊控制器的設(shè)計進(jìn)行研究，為節(jié)約能量并保證硝化效果，好氧區(qū)DO設(shè)定值取1.0 mg/L。因此，這里建立的恒DO模糊控制器也可以稱為分段進(jìn)水A/O恒低DO模糊控制器。

1.1 控制變量的確定

采用應(yīng)用最為普遍的二維控制器。以在線測得的DO濃度與給定的DO設(shè)定值的偏差E和偏差的變化量CE兩者的綜合信息作為模糊控制器的輸入變量，以供氣量的增量Δu作為模糊控制器的輸出變量。

1.2 定義輸入輸出變量的模糊分布

根據(jù)運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)和試驗(yàn)數(shù)據(jù)，恒DO模糊控制器的輸入變量和輸出變量的基本論域、模糊子集數(shù)目及隸屬度函數(shù)如圖1所示。這里仍然采用簡單的三角形隸屬函數(shù)。輸入變量E，CE和輸出變量Δu均選定7個模糊子集：NB=Negative big(負(fù)大)， NM=Negative medium(負(fù)中)，NS=Negative small(負(fù)小)， O=Zero(零)，PS=Positive small(正小)，PM=Positive medium(正中)，PB=Positive big(正大)。用于涵蓋輸入量和輸出量的論域?yàn)閇-1，1]、[-0.5，0.5]和[-0.4，0.4]。

圖1 恒DO模糊控制器的輸入變量E，CE和輸出變量Δu的隸屬函數(shù)

1.3 控制規(guī)則的建立

模糊控制規(guī)則是模糊控制器的核心，建立分段進(jìn)水A/O工藝低氧曝氣模糊控制規(guī)則時，必須以盡快消除偏差作為控制目的；由于低氧運(yùn)行系統(tǒng)對進(jìn)水負(fù)荷的變化較為敏感，因此，控制規(guī)則的制定必須注意防止對控制變量的超調(diào)，以保證系統(tǒng)穩(wěn)定。根據(jù)上述原則和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，編制出分段進(jìn)水A/O工藝低氧恒DO模糊控制規(guī)則。由于DO控制的模糊邏輯關(guān)系較易理解，因此，選擇表格型的表達(dá)方式，如表1所示。

表1 分段進(jìn)水恒低DO模糊控制規(guī)則

基于表1的模糊規(guī)則，利用Matlab的模擬工具箱，模擬控制規(guī)則的輸入-輸出傳遞特性曲面見圖2。

圖2 基于模糊控制規(guī)則控制器的響應(yīng)情況

1.4 輸出變量的去模糊化

本模型采用經(jīng)典的Mamdani推理法，即MIN-MAX-重心法，將依據(jù)模糊控制規(guī)則輸出的模糊變量，經(jīng)論域反變換，得到供氣量增量Δu的精確量。

2 DO前饋反饋模糊控制器

對恒DO模糊控制器的研究結(jié)果表明，當(dāng)進(jìn)水氨氮負(fù)荷急劇變化時，出水氨氮濃度有較大變化，對于實(shí)際污水處理廠，有不達(dá)標(biāo)的危險，且由于反饋控制使得系統(tǒng)對擾動的響應(yīng)存在一定滯后。因此，在恒低DO模糊控制器的基礎(chǔ)上建立了DO前饋-反饋模糊控制器。

2.1 控制變量的確定

采用應(yīng)用最為普遍的二維控制器。以在線測得進(jìn)水氨氮濃度(NH3-Ninf)和出水氨氮濃度(NH3-Neff)為輸入變量，以DO設(shè)定值作為模糊控制器的輸出變量。

2.2 定義輸入輸出變量的模糊分布

根據(jù)運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)和試驗(yàn)數(shù)據(jù)，DO前饋反饋模糊控制器的輸入變量和輸出變量的基本論域、模糊子集數(shù)目及隸屬度函數(shù)如圖3所示。仍然采用簡單的三角形隸屬函數(shù)。

圖3 DO前饋-反饋模糊控制器的輸入變量NH3-Ninf、NH3-Neff和輸出變量DO設(shè)定值的隸屬函數(shù)

為簡化模糊控制器的結(jié)構(gòu)，輸入變量NH3-Ninf選定3個模糊子集，分別為S(small)、M(medium)和L(Large)，用于涵蓋輸入量的論域?yàn)閇0，100]；輸入變量NH3-Neff選定7個模糊子集：XS=very small(很小)， S=small(小)， MS=Medium small(中小)，M=middle(中間)，ML=Medium large(中大)，L=large(大)，XL=very large(很大)，論域?yàn)閇0，10]；輸出變量DO設(shè)定值也選定為7個模糊子集：XS=very small(很小)， S=small(小)， MS=Medium small(中小)，M=middle(中間)，ML=Medium large(中大)，L=large(大)，XL=very large(很大)，論域?yàn)閇0，5]。

2.3 控制規(guī)則的建立

建立分段進(jìn)水A/O工藝前饋-反饋DO模糊控制規(guī)則，力求根據(jù)測得的進(jìn)水氨氮濃度和出水氨氮濃度，及時消除進(jìn)水?dāng)_動，避免出水超標(biāo)的現(xiàn)象發(fā)生。根據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行特性和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，建立分段進(jìn)水A/O工藝DO前饋-反饋模糊控制規(guī)則如表2所示。

圖4是基于控制規(guī)則模糊控制器的響應(yīng)情況。系統(tǒng)輸出近乎連續(xù)，曲面平滑無多峰現(xiàn)象，模糊控制規(guī)則可直接進(jìn)行應(yīng)用。

表2 DO前饋-反饋模糊控制規(guī)則

圖4 基于模糊控制規(guī)則控制器的響應(yīng)情況

2.4 輸出變量的去模糊化

采用經(jīng)典的Mamdani推理法，即MIN-MAX-重心法，將依據(jù)模糊控制規(guī)則輸出的模糊變量，經(jīng)論域反變換，得到DO設(shè)定值。

3 結(jié)束語

恒低DO模糊控制器可以很好地消除系統(tǒng)擾動，保證系統(tǒng)穩(wěn)定。但當(dāng)系統(tǒng)負(fù)荷突變時，由于反饋控制存在滯后，不能在很短的時間內(nèi)消除擾動，會出現(xiàn)過度調(diào)節(jié)的狀況。為加強(qiáng)控制效果，盡快消除系統(tǒng)擾動，建立DO前饋-反饋模糊控制器，以進(jìn)水氨氮和出水氨氮濃度作為模糊控制器的輸入變量，以好氧區(qū)DO設(shè)定值作為輸出變量，根據(jù)進(jìn)水負(fù)荷的變化來動態(tài)調(diào)整DO設(shè)定值，以便盡快消除擾動，滿足處理效果，并保證系統(tǒng)穩(wěn)定。模擬控制規(guī)則的輸入輸出特性曲面，其連續(xù)且無多峰現(xiàn)象，表明其可作為優(yōu)化的控制方法用于實(shí)際工程。

[1] BOGER Z. Experience in Developing Models ofIndustrial Plants by Large-scale Artificial Neural Networks. Proceedings of Second New Zealand International Two-stream Conference on Artificial Neural Networks and Expert Systems[C].1995:326-329.

[2] GOSTA L,ROLF K. On-line and Off-line Expert Systems for the Operations of Wastewater Treatment Plants[J]. Water Sci Technol.1993,28(11/12):315-323.

[3] MA Y, PENG Y Z, WANG S Y. Intelligent Control Aeration and External Carbon Addition for Improving Nitrogen Removal [J]. Environmental Modeling Software,2006,21(6):821-828.

[4] 馬勇,彭永臻.城市污水處理系統(tǒng)運(yùn)行及過程控制[M].北京:科學(xué)出版社,2007.

[5] MANESIS S A, SAPIDIS D J, KING R E. Intelligent Control of Wastewater Treatment Plants[J]. Artificial Intelligence in Engineering.1998,12(3):275-281.

[6] TONG R M, BECK M B, LATTEN A. Fuzzy Control of the Activated Sludge Wastewater Treatment Process[J]. Automatica.1980,16(6):695-701.

[7] BARNETT M W. Knowledge Based Expert System Application in Wastewater Operation and Control[J]. ISA Transactions. 1992,31(1):53-60.

[8] TSAI Y P. Effluent Suspended Solid Control of Activated Sludge Process by Fuzzy Control Approch[J]. Wat Environ Res.1996,68(6):1045-1053.

[9] KALLER T J. Fuzzy Control of Aeration in an Activated Sludge Wastewater Treatment Plant: Design, Simulation and Evaluation[J]. Wat.Sci.Tech.1999,39(4):71-74.

[10] MEYER U,P?PEL H J. Fuzzy-Control for Improved Nitrogen Removal and Engery Saving in WWT-Plants with Pre-denitrification[J]. Wat.Sci.Tech.2003,47(11):69-76.

[11] 王偉, 王淑瑩, 孫亞男. 分段進(jìn)水A/O工藝在低DO下處理生活污水研究[J].中國給水排水,2007,23(21):1-5.

[12] 王偉, 彭永臻, 王海東, 等. 溶解氧對分段進(jìn)水工藝的影響[J].中國環(huán)境科學(xué), 2006, 26(3):293-297.

[責(zé)任編輯：郝麗英]

Establishment of aeration fuzzy control rules in wastewater biological nitrogen removal system

WANG Wei, LIU Lina, ZHANG Xin

(College of Civil and Architectural Engineering, Heilongjiang Institute of Technology, Harbin 150050)

The aeration control is the most important issue in wastewater treatment system. Based on the numerous experiment data in step-feed anoxic-oxic(SFA/O) system, two kinds of aeration fuzzy control methods are established: a.constant DO fuzzy control; b.DO feed forward-feedback fuzzy control. The dynamic response of input and output is analyzed based on the fuzzy control rules. The result shows that the input-output performance curved surface is almost smooth and no multi-peak existed. The aeration fuzzy control rules are reasonable and can be applied to the practical engineering as an optimal control method.

wastewater; nitrogen removal; aeration; fuzzy control

2017-01-01

黑龍江省青年科學(xué)基金項(xiàng)目(QC2013C050)

王 偉(1979-)，女，副教授，研究方向：污水生物處理及過程控制.

10.19352/j.cnki.issn1671-4679.2017.04.006

X703

A

1671-4679(2017)04-0023-04