采用PSO改進的智能算法在焚燒污染控制中的應用

巫 茜

(重慶理工大學 計算機科學與工程學院， 重慶 400054)

城鎮(zhèn)化步伐加快使城市垃圾處理問題變得越來越突出，將垃圾焚燒發(fā)電無疑是理想的無害化、減量化和資源化處理手段。但由于我國垃圾分類處理環(huán)節(jié)比較粗糙，垃圾熱值普遍較低，焚燒爐出口煙溫度一般在800 ℃左右，不能有效分解二噁英，而在200～600 ℃范圍更營造了二噁英大量生成的有利環(huán)境，其直接污染達5 km范圍，因而使垃圾焚燒環(huán)保項目往往變成了污染的集中排放項目。二噁英屬于氯代環(huán)三芳烴類化合物，是一種非常穩(wěn)定而又難以分解、毒性強度是氰化鉀毒性約100倍以及砒霜毒性約900倍的一級致癌物質，世界衛(wèi)生組織更是將其視為危害環(huán)境的大敵之一。人體一旦受到二噁英污染，在體內不能降解、不能排出,會對人體的免疫和生殖功能造成重大損傷，出現大面積的畸形、癌癥等病癥，因此在發(fā)達國家二噁英生態(tài)污染危害已達到了談及色變的程度[1]。鑒于垃圾焚燒煙氣污染的嚴重性與普遍性，不少學者從多個角度對控制垃圾焚燒污染進行了探討[2-4]，特別是對避免燃燒煙氣溫度控制不當導致的二噁英二次污染做了許多研究[5-8]，但是在控制策略方面仍然存在某些問題[9]，因此有必要從控制工程角度對垃圾焚燒產生的二次污染控制進行探討。

1 控制難點與燃燒穩(wěn)定性控制

1.1 二噁英控制難點

垃圾焚燒時即使焚燒爐爐溫在850～1 000 ℃，二噁英也難于完全分解，因此各國環(huán)境保護部門都給予了高度的關注。但是對二噁英的排放標準各個國家的規(guī)定有很大差別，其中，歐盟、日本等規(guī)定是最嚴格的，要求垃圾焚燒設備二噁英排放限值為0.1ng TEQ/Nm3以下。值得注意的是二噁英在高溫下產生，也在更高溫下(1 200 ℃)被除掉。由于國情不同，各國對高溫焚燒凈化標準要求也不同，還與焚爐燒處理規(guī)模有關。以日本和挪威為例，日本處理規(guī)模小于2 t/h的垃圾焚燒爐，二噁英控制標準為5 ng TEQ/Nm3；而挪威為滿足歐盟標準要求，在2002年將1990年規(guī)定的二噁英控制標準由2 ng TEQ/Nm3提高到0.1 ng TEQ/Nm3。二噁英二次污染的控制難點是由垃圾焚燒過程的控制論特性決定的：① 垃圾成分復雜多變，具有極大的不確定性，由于變量眾多關系復雜，因此難以建立數學模型實施有效控制；② 高度非線性難以用嚴格的數學手段進行數學處理，因計算過分復雜很難在工程上應用；③ 半結構化與非結構化問題突出，傳統(tǒng)控制屬定量控制范疇,基于定量數學方法描述過程，對半結構化與非結構化過程控制顯然無能為力；④ 燃燒過程各要素間高度耦合,互相制約,難以進行解耦控制?？傊?，燃燒過程的控制論特性表現為：過程參數的未知性、時變性、隨機性；過程時滯的未知性和時變性；過程變量間的關聯性與非線性以及外部干擾的隨機性、多樣性和未知性。因此，采用傳統(tǒng)控制策略是不可能與上述控制論特性相匹配的，必須尋找新的控制策略。

1.2 燃燒穩(wěn)定性控制

在垃圾成分多變、熱值低的條件下，穩(wěn)定性燃燒有利于維持必要的溫度，達到垃圾無害化、減量化和資源化目標，使熱能得以有效利用，保證垃圾能充分燃盡，并避免燃燒煙氣生成的二噁英二次污染。影響穩(wěn)定性燃燒的因素包括垃圾性質、爐溫、空氣過剩系數、煙氣停留時間、湍流度等，較高的爐溫有利于垃圾揮發(fā)成分快速析出和熱解過程充分，提高垃圾燃盡程度，同時減少二次污染物如二噁英的排放。通常情況下，在300～750 ℃極易生成二噁英，而溫度達到850 ℃，如煙氣在爐膛內停留2 s后再排出，那么約占99.9%的二噁英將會被分解，從而可以使二噁英的排放量急劇減少。國外垃圾焚燒爐膛溫度一般維持在900～1 200 ℃，實際測試結果表明：如爐膛溫度在1 200 ℃以上，二噁英后期的重新合成幾率極低；如果煙氣在850 ℃左右停留2 s,或在1 000 ℃左右停留1 s,那么二噁英就可完全分解。由此可見，只要控制垃圾焚燒在爐膛的燃燒溫度和燃燒煙氣在爐膛內的停留時間就可有效控制二次污染物二噁英的產生。以CFB(circulatory fluidized bed)垃圾焚燒爐為例，當煙氣溫度高于1 000 ℃時就沒有二噁英產生；當煙氣溫度高于780 ℃，并在爐內停留超過2 s,同樣沒有二噁英產生。上述實驗表明：消除或降低焚燒過程二次污染物二噁英有賴于對燃燒過程的穩(wěn)定性控制，如有足夠的空氣(氧氣)確保垃圾燃料的充分燃燒，并保持穩(wěn)定地燃燒，那么在滿足正確空氣與燃物比的前提下，是可以杜絕或大幅度降低焚燒導致的二噁英二次污染。

2 控制策略與控制參數的優(yōu)化

2.1 控制策略

垃圾焚燒過程具有不確定、耦合、時滯、非線性、時變等難以控制的特性，不可能采用傳統(tǒng)控制策略，只能采用基于知識模型的智能控制策略對被控過程實施控制。這里的所謂“智能”，事實上就是指“理解和認識各種適應性行為的能力”或者“觀察、學習、理解和認識的能力”，智能控制策略的基本特征就是模仿人在控制結構和控制功能方面的智能行為，強調的是自主的驅動控制，在無人干預的情況下，控制器可自動地實現控制并達到控制目標。其中，仿人智能控制[10]就是典型的模仿人類控制專家的控制行為，如控制專家對控制過程的在線特征辨識、控制過程狀態(tài)的特征記憶以及對感知結果的推理邏輯等,其獨特優(yōu)勢在于：可以借助產生式規(guī)則描述人的控制智慧、控制經驗和控制的直覺推理與控制行為以及人在控制方面所獲得的啟發(fā)，模仿控制專家的多模態(tài)控制行為，因此采用仿人智能控制策略是更明智的選擇，因其具有極強的魯棒性[11-12]。

2.2 基本控制算法

圖1 HSIC控制過程模型

圖2 誤差相平面

歸納上述2種基本控制模式，其基本控制算法如式(1)所示。

(1)

(2)

2.3 控制參數的優(yōu)化

式(2)中控制參數整定的工作量是很大的，不可能采用人工方法整定，即使采用人工方法可以整定，其控制參數也不可能是最優(yōu)化的控制參數。因此，有必要對算法中的控制參數選擇進行改進，以整定出優(yōu)化的控制參數[13-16]。粒子群優(yōu)化算法PSO(particle swarm optimization)通用性強，收斂速度快，是一種隨機全局的參數優(yōu)化搜索算法，但存在后期迭代效率低、早熟收斂、搜索精度低等缺陷，如能將遺傳算法易于進行交叉變異運算的優(yōu)勢引入PSO算法中，可增加粒子的多樣性，從而避免局部最優(yōu)的早熟現象，并加快粒子的收斂速度。本文采用非線性遞減方式實現慣性權重以改善原始PSO算法的收斂性能，其慣性權重選擇如式(3)所示。

(3)

式(3)中：wstart、wend分別為初始權重的最大與最小值；ti、tmax分別是當前和群體最大的迭代次數，由于權重是非線性遞減的，因此其全局和局部的搜尋能力是均衡的，從而確保了所選擇控制參數是優(yōu)化的。圖3給出了控制參數優(yōu)選的流程。

圖3 控制參數優(yōu)化流程

3 實驗仿真及其分析

3.1 過程仿真

為了比較與驗證上述HSIC控制算法的控制品質，實驗仿真中以PID控制算法為參照，將改進的HSIC控制和PID控制2種算法分別用于同一過程的控制，然后比較其過程的階躍響應，考察2種控制算法的魯棒性，顯然強魯棒性的算法是可取的。實驗仿真過程中設PID控制算法如式(4)所示。HSIC控制算法如式(2)所示；控制過程模型如式(5)所示。

(4)

(5)

借助上述控制參數優(yōu)化算法，如取K=7.812 5，τ= 20,T=74,可以確定出PID控制算法的3個參數分別為KP=0.398 4，KI=0.001 7，KD=3.240 2；HSIC控制算法的6個參數分別為KP1=6.339 5，KD1=8.854 0，KP2=-6.706 5，KD2=0.148 1，KP3=26.468 0,KD3= 3.053 0。在過程中輸入幅度為2的階躍激勵作用下，2種算法的階躍響應如圖4所示。對比響應可知，PID算法存在超調與振蕩，而HSIC算法不存在振蕩與超調，顯然HSIC優(yōu)于PID控制。

圖4 階躍響應曲線對比

考慮過程內部參數擾動,如果時間常數由T=74變?yōu)門=150時，在過程中輸入幅度為2的階躍激勵作用，則2種算法的過程階躍響應曲線如圖5所示。分析響應曲線可知，很明顯PID控制算法達到穩(wěn)定狀態(tài)的調節(jié)時間長，并且有大幅度超調；HSIC控制算法過程響應非常平穩(wěn)，沒有產生超調，表現出很強的魯棒性能。

當時滯參數由τ=10變?yōu)棣?50，在過程中輸入幅度為2的階躍激勵作用下，2種算法的過程階躍響應曲線見圖6。由圖6可見：PID控制算法的過程階躍響應曲線產生大幅度超調，并產生振蕩頻率很高的強烈振蕩，不可能控制到穩(wěn)定的期望狀態(tài)；而HSIC控制過程響應非常平穩(wěn)，無超調產生，響應曲線表明即使在時滯參數增加5倍的情況下，HSIC控制仍然表現出很強的魯棒性與優(yōu)秀的控制品質。

圖5 時間常數改變響應對比

圖6 時延參數改變響應對比

3.2 仿真結果分析

由圖4可知：HSIC控制響應曲線平穩(wěn)，不存在超調與振蕩，而PID控制有超調，很明顯，采用HSIC控制優(yōu)于PID控制。圖5表明：HSIC控制算法在時間常數T增加1倍的情況下，其穩(wěn)態(tài)性能改變并不大，但PID控制則呈現較大超調。圖6表明：當時滯參數擴展5倍時，PID幾乎已經失去控制作用，但HSIC控制仍然具有比較好的控制品質，只是增加了50 s的過程時滯，各個控制指標都是比較理想的。

4 結束語

焚燒發(fā)電燃燒溫度越高越有利于垃圾的無害化、減量化和資源化處理，其控制難點在于對二噁英的二次污染控制。鑒于垃圾焚燒過程的復雜不確定性，選擇與燃燒過程控制論特性相匹配的控制策略顯得非常重要?；赑SO改進控制參數的智能優(yōu)化算法實驗仿真表明：即使過程參數產生大幅度變化，該控制算法仍表現出極強的魯棒性與優(yōu)秀控制品質。應用研究結果表明：將改進的PSO智能控制算法用于焚燒發(fā)電燃燒過程溫度控制是合理、可行的，對控制垃圾焚燒過程的二次污染有一定的參考意義。