曝气控制方案综述..docVIP

目录 一、方案1-直接控制法（多参数调节） 1 二、方案2-PID控制法（多参数调节，模型补偿） 3 三、方案3-无模控制法（单参数调节，模型补偿） 4 四、方案4-模式控制法（经验数据库，查表法） 5 五、方案5-PFC控制法（模型法，误差性能评价） 5 一、方案1-直接控制法（多参数调节） 污水厂的曝气就是根据污水处理中的需氧量来调节鼓风机的风速。通常污水处理中的需氧量由两部分组成，一是水中微生物的有氧活动所消耗的氧，二是一定值的剩余氧，这是为了保证微生物高效有氧活动。那么大致可以得出，需氧量等于微生物消耗的氧加上剩余的氧。需氧量表示为： （1-1） 式中，为水处理中的需氧量，为水中微生物的有氧活动所消耗的氧，为剩余氧。 水中剩余的氧等于处理水体积乘以剩余氧浓度，即处理水体积乘以剩余溶解氧。微生物消耗的氧等于微生物的数量乘以单个所消耗的氧，微生物的数量等于所需要处理水体积乘以单位体积微生物浓度，所需要处理水体积等于水流速度乘以时间。表示如下， （1-2） （1-3） （1-4） （1-5） 式中，为单个所消耗的氧，为微生物的数量，为处理水体积，，分别为水中剩余氧浓度和水中单位体积微生物浓度，为水流速度，为水流时间。把（1-2）、（1-3）、（1-4）和（1-5）代入（1-1）中，表达如下， （1-6） 曝气是指将空气中的氧强制向液体中转移的过程溶解氧跟空气里氧的分压、大气压、水温和水质有密切的关系 （1-7） 式中，为曝气量，为氧气在空气中的浓度。污泥浓度就是单位体积污泥含有的干固体重量 （1-8） 把（1-6）和（1-8）代入（1-7）中， （1-9） 令，，则 （1-10） 即， （1-11） 从式（1-11）可以看出，只要调整参数k1和k2既可以根据进水水量、污泥浓度和剩余溶解氧调节曝气气量。为了减小误动作影响 （1-11） 为了保证控制达到期望值，对上述控制加上反馈调节，调节如下， （1-12） 二、方案2-PID控制法（多参数调节，模型补偿） PID作为工程中一种广泛应用的控制器，分为增量式和位置式。其区别有二：一是增量型不需做累加，误差产生的精度问题对控制量的影响较小位置型用到过去误差的累加，容易产生较大的累加误差对控制量的影响较。增量型得出的是控制的增量，误动作影响小，必要时通过逻辑判断限制或禁止本次输出，不会影响系统的工作位置型的输出是控制量的全部输出，误动作影响大。 （2-1） 式中为比例系数，为积分时间常数，为微分时间常数，为采样周期。式（2-1）可以写成（2-2）式， （2-2） 式中、、分别为比例、积分和微分系数。式中的为实际值与期望值的差值，如下， （2-3） 式中为期望值，为当前输出，考虑到曝气过程的大滞后因素，本文对当前输出值作补偿，从而使当前时刻的输出逼近因干扰和控制而引起的真实输出值。补偿方式如下， （2-4） （2-5） 式中为当前时刻模型值，为滞后时间。 通过曝气模型的预测输出值对当前时刻的输出值进行补偿，从而使当前时刻的输出逼近因干扰和控制而引起的真实输出值。通过模型计算出当前时刻的输出值和滞后时间前的输出值，用他们的差作为当前时刻输出值的补偿值。目前建立曝气模型的方式有很多种，有非线性回归模型、BP神经网络模型和传递函数模型等。回归模型建立最简单，它通过对数据的统计即可得到，但其逼近能力主要取决于所选择结构的准确性。BP神经网络不需要确立模型结构，其三层结构可以逼近任意非线性，经过训练即可得到精度相当高的模型，但其结构复杂。传递函数的建立则需要得到控制的单变量输出响应曲线，需要经过实验或数据的复杂选择。根据曝气过程的特点，选择回归模型或BP神经网络模型最为恰当。 通常污水厂中影响溶解氧的因素主要为进水水量、进水COD、曝气池的污泥浓度和曝气气量，此外还有进水温度、进水PH、NH4-N、NO3-NTP等。因此模型的输入变