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    基于模糊PID 的城市污水處理廠自動(dòng)控制系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)

    2021-04-19 07:15:26陸婷姬
    關(guān)鍵詞:濾池城市污水控制算法

    陸婷姬

    (湄洲灣職業(yè)技術(shù)學(xué)院,福建 莆田351254)

    近年來(lái),隨著社會(huì)活動(dòng)邊際的不斷擴(kuò)張和經(jīng)濟(jì)的高速騰飛,給我國(guó)水生態(tài)環(huán)境的自我調(diào)節(jié)能力帶來(lái)了沉重的負(fù)擔(dān),安全高效地處理城市污水是有效緩解這一負(fù)擔(dān)至關(guān)重要的措施[1]。傳統(tǒng)城市污水處理廠針對(duì)污水處理過(guò)程的控制,主要采用人工經(jīng)驗(yàn)控制或半自動(dòng)化控制,由于傳統(tǒng)城市污水處理廠建廠時(shí)間較早,生產(chǎn)設(shè)備相對(duì)老舊、自動(dòng)化水平低,不能滿足當(dāng)今社會(huì)日益增長(zhǎng)的節(jié)能減排需求和可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)[2]。采用先進(jìn)智能控制技術(shù),實(shí)現(xiàn)污水處理過(guò)程自動(dòng)化控制,提升污水處理工藝水平,不僅可以有效地防止水資源二次污染,同時(shí)具有開(kāi)發(fā)新水源的效果,具有重要的經(jīng)濟(jì)效益和現(xiàn)實(shí)意義。

    本文針對(duì)福建省莆田市某污水處理廠現(xiàn)使用的生產(chǎn)工藝進(jìn)行分析歸納,提煉出污水處理工藝過(guò)程的三步驟:預(yù)處理、二級(jí)處理以及后續(xù)處理。在此基礎(chǔ)上,依據(jù)污水處理廠設(shè)計(jì)原則和實(shí)際需求,提出污水處理廠自動(dòng)控制系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案,確立了污水處理自動(dòng)控制系統(tǒng)以“總控層-中間層-作業(yè)層”自上而下的三層架構(gòu)。通過(guò)研究污水曝氣過(guò)程控制策略,分析傳統(tǒng)PID 控制的局限性,提出一種基于模糊控制和PID控制相結(jié)合的參數(shù)模糊自適應(yīng)PID 控制算法,最后實(shí)現(xiàn)基于模糊PID 的城市污水處理廠自動(dòng)控制系統(tǒng)。

    1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案

    本文針對(duì)福建省某污水處理廠現(xiàn)使用的生產(chǎn)工藝進(jìn)行分析歸納,污水處理廠進(jìn)行污水處理時(shí)主要分三步驟:預(yù)處理、二級(jí)處理和后續(xù)處理,具體工藝如下:

    預(yù)處理過(guò)程[3]:污水通過(guò)進(jìn)水總管進(jìn)入到進(jìn)水閘門(mén)井中,通過(guò)閘門(mén)控制后流入粗格柵池進(jìn)行第一次截留,污水中直徑大于20 mm 的漂浮物等,通過(guò)輸送機(jī)清渣后輸送到格柵外,粗格柵出來(lái)的水以重力自流的方式進(jìn)入進(jìn)水泵房。再由污水泵提升至細(xì)格柵槽進(jìn)行第二次截留,直徑大于5 mm 懸浮物或漂浮物將進(jìn)入柵渣溜槽,由外界廠區(qū)增壓泵壓入清水,將溜槽內(nèi)懸浮物、漂浮物輸送至壓榨機(jī),經(jīng)過(guò)清洗壓榨后輸送到溜槽外,經(jīng)過(guò)粗格柵、細(xì)格柵二次截留后的污水流入曝氣沉砂池。

    二級(jí)處理過(guò)程[4]:污水流入沉砂池時(shí),羅茨鼓風(fēng)機(jī)房通過(guò)空氣擴(kuò)散管進(jìn)行曝氣,把污水表面附著的有機(jī)物磨去,曝氣沉砂池曝氣過(guò)程中產(chǎn)生的尾氣,通過(guò)生物除臭后排到大氣中,經(jīng)過(guò)曝氣沉砂池處理的污水流入生化池中的厭氧區(qū),污水在厭氧區(qū)內(nèi)進(jìn)行推流式運(yùn)動(dòng),推流后的污水通過(guò)內(nèi)循環(huán)輸送至缺氧區(qū),發(fā)生反硝化反應(yīng)脫氮,之后進(jìn)入好氧區(qū)進(jìn)行硝化反應(yīng),脫磷及去除BOD。

    后續(xù)處理過(guò)程[5]:生化池處理后的混合液流入二次沉淀池,該池可加速沉淀并形成污泥,利用刮泥機(jī)將污泥刮至出泥槽,再輸送至污泥濃縮池中,刮泥后的污水匯集后經(jīng)提升泵提升至高效沉淀池,高效沉淀池中的污水通過(guò)攪拌、投加藥劑后,污水中的懸浮物將凝成污泥下沉,污泥匯集至池底,由循環(huán)泵抽送至污泥濃縮池,與二次沉淀池中刮出的污泥一起通過(guò)污泥管輸送至貯泥池后,送至脫水機(jī)房進(jìn)行脫水處理,脫水后的污泥形成泥餅,經(jīng)過(guò)卸車(chē)柱塞泵輸送至運(yùn)泥車(chē)送出廠外,其余污水則流入V 型濾池中的砂濾池進(jìn)行過(guò)濾,濾池中對(duì)濾料進(jìn)行沖洗后流入消毒池,經(jīng)過(guò)加藥消毒處理后流入綜合泵房,綜合泵房的凈化水根據(jù)具體使用情況,分為3 種流向[6]:(1)凈化水通過(guò)濾池反沖洗泵,用于V 型濾池的反沖洗系統(tǒng)進(jìn)行濾料沖洗;(2)凈化水通過(guò)再生水泵排出,用于沖洗、綠化回灌等;(3)凈化水通過(guò)尾水泵進(jìn)入到紫外消毒系統(tǒng),經(jīng)過(guò)巴氏計(jì)量槽流量統(tǒng)計(jì)后,流出的水需達(dá)到排放標(biāo)注。圖1 為某污水處理廠平面示意圖。

    針對(duì)上述污水處理廠生產(chǎn)工藝和實(shí)際需求,確定污水處理自動(dòng)控制系統(tǒng)以“總控層-中間層-作業(yè)層”自上而下的三層架構(gòu),圖2 為系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)圖。

    總控層設(shè)立在污水處理廠辦公樓控制室中,主要實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)視、控制及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能??偪貙釉O(shè)立兩臺(tái)控制機(jī),其中一臺(tái)為主站,一臺(tái)為備用站,兩臺(tái)設(shè)備與現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)通訊,功能相同,且互為備份。當(dāng)主站發(fā)生故障時(shí),立即切換至備用站,當(dāng)主站恢復(fù)正常時(shí),則重新將主站變?yōu)橹骺刂茩C(jī),備用站重新恢復(fù)熱備狀態(tài),同時(shí)同步更新所有數(shù)據(jù)。除了控制功能外,總控層功能還包括歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分析、告警等功能。

    中間層借助污水處理廠內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸,系統(tǒng)可以通過(guò)websocket 通訊協(xié)議將總控層的控制命令下達(dá)現(xiàn)場(chǎng)層的各個(gè)設(shè)備,如粗格柵、細(xì)格柵、提升水泵、鼓風(fēng)機(jī)、吸泥泵、螺桿輸送泵、加藥機(jī)、帶式壓濾機(jī)等。也可以將現(xiàn)場(chǎng)層部署的儀器系統(tǒng)數(shù)據(jù)反饋給總控層,如分體式超聲波液位計(jì)、超聲波液位計(jì)、壓力機(jī)、空氣流量計(jì)、DO 測(cè)定儀、污泥濃度計(jì),幫助總控層實(shí)時(shí)掌握現(xiàn)場(chǎng)情況,保證生產(chǎn)安全和高效。

    作業(yè)層主要包括各個(gè)污水處理設(shè)備和對(duì)應(yīng)的儀表裝置,各儀表裝置可以將4~20 mA 的模擬信號(hào)和普通開(kāi)關(guān)量信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)值信號(hào)通過(guò)中間層進(jìn)行傳輸,以此完成對(duì)污水處理設(shè)備的控制和控制數(shù)據(jù)的采集。

    圖1 某污水處理廠平面示意圖

    圖2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)圖

    2 基于模糊PID 控制污水曝氣過(guò)程控制策略研究

    傳統(tǒng)PID 控制算法原理雖然十分簡(jiǎn)潔,實(shí)現(xiàn)難度小,但算法超調(diào)量大,過(guò)渡時(shí)間長(zhǎng)[7];而模糊控制雖然不依賴高精度的數(shù)據(jù)模型,具有較強(qiáng)的抗干擾能力,但存在一定的靜態(tài)誤差[8]。本文將兩種算法結(jié)合應(yīng)用到污水處理曝氣控制過(guò)程,該算法主要由兩部分組成:傳統(tǒng)PID 控制器和模糊控制自適應(yīng)調(diào)參。傳統(tǒng)PID設(shè)計(jì)可按照污水處理廠現(xiàn)有控制理論進(jìn)行設(shè)計(jì),模糊控制自適應(yīng)調(diào)參部分作為添加組件接入原控制系統(tǒng)中,將偏差E 和偏差的變化率EC 作為模糊控制自適應(yīng)調(diào)參部分的輸入量,將優(yōu)化后的3 個(gè)PID 參數(shù)Kp,Ki和Kd的變化值作為輸出,實(shí)時(shí)修正傳統(tǒng)PID 控制器的參數(shù),從而實(shí)現(xiàn)控制算法的優(yōu)化,具體算法設(shè)計(jì)如下:

    (1)控制策略輸入和輸出變量的明確。污水曝氣過(guò)程目標(biāo)控制參數(shù)為污水二次處理過(guò)程中生化池溶解氧的濃度,將誤差E 和誤差變化EC 作為基于模糊控制的PID 控制算法的輸入量,將ΔKp,ΔKi,ΔKd明確為單個(gè)模糊控制策略的輸出變量同時(shí)作為PID 控制器的輸入變量,最后將實(shí)際PID 控制量作為整個(gè)策略的輸出變量。

    (2)模糊控制策略部分模糊集合的明確。將該集合設(shè)置如下:{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},其中,NB 代表負(fù)向最大,NM 代表負(fù)向中等,NS 代表負(fù)向最小,ZE 代表zero,PS 代表正向最小,PM 代表正向中等,PB 代表正向最大。

    (3)模糊推理模糊決策及解模糊。本文采用Mamdani 推理方法進(jìn)行推理(極大極小值法)[9],針對(duì)PID三個(gè)控制參數(shù)變量各自可以輸出一個(gè)模糊集合,由于PID 控制器只能對(duì)確定量做出反應(yīng),所以本文選擇加權(quán)平均法對(duì)模糊量進(jìn)行解模糊,如下式所示:

    其中,U 為模糊量解模糊輸出值,系數(shù)ki的選擇根據(jù)實(shí)際情況而定。不同的系數(shù)決定系統(tǒng)具有不同的響應(yīng)特性。根據(jù)各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數(shù)模糊控制模型,應(yīng)用模糊合成推理設(shè)計(jì)參數(shù)的模糊矩陣表,如表1~3 所示。

    表1 ΔKp 的模糊矩陣表

    表2 ΔKi 的模糊矩陣表

    表3 ΔKd 的模糊矩陣表

    查出修正參數(shù)代入下式計(jì)算:

    在線運(yùn)算時(shí),系統(tǒng)通過(guò)對(duì)規(guī)則的結(jié)果處理查表和運(yùn)算,完成對(duì)PID 參數(shù)的在線自適應(yīng)。

    3 應(yīng)用實(shí)例

    本文從總控層系統(tǒng)抽樣選取了污水處理廠采用基于模糊PID 的城市污水處理廠自動(dòng)控制系統(tǒng)的運(yùn)行效果,如表4 所示。

    在實(shí)際污水處理自動(dòng)控制系統(tǒng)使用過(guò)程中,如圖3 所示,通過(guò)單一變量法將模糊PID 控制曝氣量與傳統(tǒng)人工控制曝氣量進(jìn)行對(duì)比,傳統(tǒng)人工控制的曝氣量,由于主要是依靠長(zhǎng)年累月的主觀經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行控制,導(dǎo)致曝氣量均值和方差都比模糊PID 控制要來(lái)的大。

    圖3 系統(tǒng)曝氣控制效果分析

    表4 污水處理參數(shù) mg/L

    綜上所述,在實(shí)際生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中,污水處理廠自動(dòng)控制系統(tǒng)相對(duì)傳統(tǒng)人工主觀控制,不僅改善了傳統(tǒng)人工控制滯后性主觀臆斷的缺點(diǎn),提升了控制精度,提高了經(jīng)濟(jì)效益和安全邊際,而且系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)穩(wěn)定,污水處理排放效果良好,符合DB14/1928-2019《污水綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》的一級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    本文對(duì)福建省某污水處理廠現(xiàn)使用的生產(chǎn)工藝進(jìn)行分析,對(duì)廠內(nèi)已有控制系統(tǒng)進(jìn)行研究,提煉出污水處理工藝過(guò)程的三步驟:預(yù)處理、二級(jí)處理以及后續(xù)處理,并制定相應(yīng)的工藝流程。在此基礎(chǔ)上,依據(jù)污水處理廠設(shè)計(jì)原則和實(shí)際需求,提出污水處理廠自動(dòng)控制系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)方案,確定了污水處理自動(dòng)控制系統(tǒng)以“總控層-中間層-作業(yè)層”的三層系統(tǒng)架構(gòu),通過(guò)研究污水曝氣過(guò)程控制策略,提出一種基于模糊控制和PID 控制相結(jié)合的參數(shù)模糊自適應(yīng)PID 控制算法,最后設(shè)計(jì)一套污水處理廠自動(dòng)控制系統(tǒng)。

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