1 引言
隨著社會經濟的發展,環境污染已成為全世界不得不關注的焦點問題,特別是大規模城市的出現,生活污水的處理問題已經變得越來越突出。目前,在SBR污水處理系統中,溶解氧DO的控制基本上為定時、DO恒值或風機恒頻控制,耗費了大量的電能。根據SBR 原理,吞噬污水中有機廢物的微生物有一定的生命周期,使得污水處理過程中耗氧量按一定規律變化,針對該特點,本系統采用的方法是:在污水處理過程中,根據耗氧量曲線,在不同時刻提供相應量的氧。實驗表明,該方法穩定了出水水質,縮短了處理時間,減少了電能消耗。
為了能更好地模擬污水處理過程,系統采用了一套完整的實驗裝備,配備有高精度DO測量儀和濁度儀。以此為基礎,結合PID控制算法,系統采用多輸入、多輸出的模糊PID控制方法,解決了因處理過程大滯后而帶來的普通模糊控制超調量過大的難題,并且系統調節迅速、上升時間短,具有較好的魯棒性。通過調節鼓風機頻率,使實際耗氧量曲線與理論耗氧量曲線基本達到一致,從而實現污水處理的實時優化控制,減小電能消耗,穩定出水水質。同時,系統以工控軟件組態王為開發平臺,方便地實現了人機交互和實時控制。
2 序批式活性污泥法(SBR)簡介
活性污泥法就是以活性污泥為主體的污水生物處理方法。活性污泥為充滿微生物的絮狀泥粒,具有很強的吸附和氧化分解有機物的能力。由于活性污泥具有較強的凈化水質的能力,而且這些污泥又不像生物膜法的生物膜那樣固定在載體上,它在混和液中自由流動,有較多的機會和廢水中的污物接觸,所以活性污泥法是目前工作效率最高的人工生物處理方法。
普通活性污泥法的基本工藝流程如圖1所示。
圖1 普通活性污泥法的基本工藝流程圖
活性污泥法的主要環節是曝氣池和二次沉淀池。開始運行時,在曝氣池內培養出活性污泥。在產生出活性污泥后,就可以連續運行了。
研究表明,在SBR活性污泥法的好氧處理過程中,溶解氧DO 的需求量與吞噬污水中有機廢物的微生物的生命周期有關,是在有規律變化著的。在處理過程初期,微生物具有很強的生命力,大量吞噬污水中有機廢物,因此需要消耗大量的氧氣,從而導致在這個階段DO 的需求量急劇上升。接下來,隨著一部分微生物的慢慢死去,DO 的需求量也在慢慢減小。其變化規律如圖2中的①號虛線所示。
3 系統實驗裝置
系統采用的實驗裝置如圖3所示,通過進水泵將調節池里的污水引入SBR反應池,其底部有一個篩狀導氣裝置,鼓風機的氣流通過該裝置均勻地注入污水中,同時,為了能實時地檢測到污水的水量和溶解氧值,反應池中還配備有高精度水位傳感器和溶解氧傳感器,分別檢測污水量和溶解氧值。反應池中的污水經過處理后,通過潷水器被引入中間池,然后通過加壓泵壓入濾罐,過濾、沉淀。最后處理過的水被引入儲水池,等待重新利用。
圖2 實際運行曲線和理論需氧曲線對照圖
圖3 實驗裝置示意圖
4 模糊PID控制器設計
SBR污水處理是一個復雜的大滯后的生化反應過程,如果通過機理的方法,建立精確的數學模型是很復雜的,而采用一般的控制方法,大滯后問題又很難被解決。為了避開繁瑣的建模過程和解決系統滯后問題,本系統采用模糊PID控制方法,結合了模糊控制方法的動態性能和PID控制算法的穩態性能。
4.1 模糊PID控制結構
模糊PID控制器由兩部分組成:模糊控制部分和PID控制部分,其中,模糊控制部分按照一定原則對PID參數進行自動校正,PID控制部分實現對系統的控制,控制器結構如圖4所示。
圖4 模糊PID控制結構結構圖
在PID控制環節中,調節器的動作規律由以下公式決定:
其中,En為系統誤差,ECn為系統誤差變化率,KP、KI、KD分別為PID控制的比例增益、積分增益、微分增益。由PID控制原理可知,比例增益(KP)可以加快響應速度,提高調節精度,但是如果KP過大,可能會導致系統激烈振蕩甚至不穩定;積分增益(KI)可以消除靜差,提高系統控制的精確度,但是如果KI過大,可能會導致系統振蕩頻率較低,調節緩慢,且超調量過大;微分增益(KD)可以改善系統的動態性能,提高系統的動作速度和控制精度,減小了調節時間,但系統超調量過大。
在模糊控制環節,根據系統偏差E、偏差變化率EC、專家經驗知識建立的知識庫來決策出模糊控制規則,并建立參數KP、KI、KD與誤差(E)和誤差變化率(EC)之間的二元連續函數關系,模糊控制器根據不同的誤差和誤差變化率在線自整定PID的三個參數KP、KI、KD,從而實現模糊PID優化控制。
4.2 PID參數整定原則
根據SBR污水處理的特點,結合PID的三個系數(KP、KI、KD)對系統控制的作用,可以確定如下三條整定原則:
(1) E很大時。說明實際值與參考值相差很大,此時應采取最強的控制,使誤差絕對值以最大速度減小,這樣在PID控制參數方面,要求KP取較大值,同時為避免積分和微分飽和,KD可取較小值,KI取0。
(2) 若E?EC>0。說明誤差在向絕對值增大的方向變化,即實際值與參考值的差距在變大。此時,當誤差絕對值較大時,應采取較強的控制以改變誤差的變化趨勢,迅速減小誤差絕對值,在PID控制參數方面,KP可取較大值,同時可取較小的KI和中等的KD,以提高動態性能和穩態性能;當誤差絕對值較小時,可采取普通控制,取中等的KP,同時取較大的KI和較小的KD,以提高系統的穩態性能,避免產生振蕩。
(3) 若E?EC<0。說明誤差在向絕對值減小的方向變化,即實際值與參考值的差距在變小。此時,當誤差絕對值較大時,應采取普通的控制,迅速減小誤差絕對值,在PID控制參數方面,可取中等的KP,同時可取較小的KI和中等的KD,以提高動態性能和穩態性能;當誤差絕對值較小時,誤差變化率絕對值也較小時,可采取強度較低的控制,取較小的KP,同時取較大的KI和較小的KD,以提高系統的穩態性能,避免產生振蕩。同時,因為系統存在較大的滯后,當誤差絕對值較小,誤差變化率絕對值較大時,可以認為系統實際值與參考值的差距在變大,因為在接下來的時間里,實際值將越過參考值,背向參考值快速變化,所以此時應采取普通的控制,迅速降低誤差變化率的絕對值,在PID控制參數方面,可取中等的KP,同時可取較小的KI和中等的KD,以提高動態性能和穩態性能。
4.3 模糊控制器設計
根據實際要求,模糊控制部分采用2輸入(E、EC)、3輸出(KP、KI、KD)的模糊控制器。
模糊控制器的設計主要是根據系統實際要求,設定各輸入輸出變量的模糊子集的隸屬函數、模糊變量的量化論域、模糊控制規則、輸入輸出變量等參數,設計流程如圖5所示。
圖5 模糊控制器的設計流程
首先,根據變量的變化范圍和量化等級,確定量化因子。例如:若某變量的基本論域為(-em,em),量化等級為9級即模糊狀態論域為{-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4},則量化因子Ge=4/em。
其次,確定模糊變量的量化論域和輸入輸出變量的模糊子集的隸屬函數。可將輸入、輸出變量的量化論域分為7個模糊子集:正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(ZE)、負小(NS)、負中(NM)、負大(NB),同時確定各模糊子集的隸屬度函數均服從正態分布,則可以得到各變量的賦值表。
最后,確定模糊控制規則。根據PID參數的整定原則和各變量模糊子集賦值表,建立合適的模糊控制規則表,從而可得PID控制三個參數(KP、KI、KD)的模糊控制表。
4.4 去模糊處理
PID控制器輸出為鼓風機頻率的變化量的模糊子集,而鼓風機只能接受精確的控制量,因而需要進行去模糊處理。本系統采用最大隸屬度法,在輸出模糊集合中,選取隸屬度最大的論域元素為判決結果,如果在多個論域元素上同時出現隸屬度最大值,則取它們的平均值作為判決結果。
設已知論域{-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7}上的輸出模糊集合UI=0.7/(-7)+0.7/(-6)+0.3/(-5)+0.3/(-4)+0.3/(-3)+0.2/(-2)+0.7/(-1)+7/0+0.7/1+0.2/2+0.2/5+
0.3/6+0.3/7,則按最大隸屬度法取得判決結果為:UI=(-7-6-1+0+1)/5=-2.6,取整后可用量化等級中的-3級對應的精確值作為控制量的變化加到被控對象上。這種方法的優點是簡單易行,其缺點是概括的信息量最少,原因在于該法屏蔽了其他一切隸屬度小的論域元素(量化等級)的作用。
5 通過工控軟件組態王實現計算機控制
本系統以集成了多線程、COM組件等新技術的工控軟件組態王6.01作為開發平臺,實現了實時多任務,并且軟件運行穩定可靠。
由于組態王內置了大量設備驅動作為與外部設備的通訊接口,本系統采用了控制設備為可編程控制器,通過編程控制,可以調節鼓風機頻率,改變反應池中的曝氣量,從而達到優化控制。
根據實驗要求,通過編程、設計,組態王軟件完成了如下功能:
(1) 運用其先進完善的圖形生成功能,將污水處理工程直觀、生動地體現于計算機上;
(2) 通過人機界面輸入構造不同的DO控制曲線;
(3) 將現場采集到的數據通過編程設定,實時地在計算機上顯示;
(4) 結合SBR原理、模糊PID控制方法和組態王軟件,通過編程,系統可以實現不同DO曲線下的穩定控制。不僅能實現風機恒頻控制功能,也能實現DO的恒值控制功能,實際效果如圖2中的②號線(虛線為參考曲線,實線為實際運行曲線),而且還能較好地實現DO變值控制功能。在DO的變值控制中,結合模糊PID控制方法和微生物需氧量經驗曲線,在相應的模糊規則控制下,實際的溶解氧值基本上能按給定的經驗曲線變化,實現了實時優化控制,實際運行效果如圖2中的①號線(虛線為參考曲線,實線為實際運行曲線);
(5) 運用其特定的模板,能完成查看歷史數據、實時運行曲線和報表功能。
6 試驗的修正和驗證
本系統所設計的模糊PID控制器需進行嚴格的試驗檢驗和修正調整,可以在線進行實時測量,也可離線進行仿真試驗或計算機仿真,以檢驗所設計的控制器是否達到預定的控制目標。
對采用模糊PID控制和不采用模糊PID控制的兩個系統進行比較可知,采用模糊PID控制的系統運行可靠性和穩定性均得到明顯地提高。
當進水水質發生突變或較大變化時,可通過專家系統進行判斷,并采用不同的模糊控制規則進行控制。
7 結論
運用模糊PID控制,根據SBR污水處理的特點,以組態王工控軟件作為運行平臺,建立起一套完善的污水處理系統,能夠實現不同DO曲線下的穩定控制,解決了一般控制下的大滯后和數學建模難題,實現了DO的實時優化控制。同時,基于大量實驗,通過不同DO曲線對降低能源的效果分析可知,DO值按污泥的生長曲線變化控制,在反應前加大曝氣量使之略高出所需要的DO值是最省電的供氣方法,其優于現在普遍運用的DO恒值和風機恒頻控制方法,縮短了處理時間,減小了電能消耗。由試驗數據可知,變值DO控制耗電量是DO恒值控制和恒定曝氣量(即不變頻或普通風機控制)的85%,實現了以穩定出水水質、降低能源消耗為指標的優化控制。