（模式识别与智能系统专业论文）污水处理溶解氧的模糊smith智能控制系统应用研究.pdf

s t u d yo nf u z z ys m i t hi n t e l l i g e n t c o n t r o lf o rd oi n w a s t e r w a t e rd i s p o s a l at h e s i ss u b m i t t e dt o s h a a n x iu n i v e r s i t yo fs c i e n c ea n dt e c h n o l o g y i np a r t i a lf u l f i l l m e n to ft h er e q u i r e m e n tf o rt h ed e g r e eo f m a s t e ro f 星壁2 i 望呈星! i 坠g t h e s i ss u p e r v i s o r ：p r o f e s s o r z h a n gg e n b a o m a y , 2 0 1 0 删l 川8胛9舢8 9m 7 i_脚y 污水处理溶解氧的模糊s m i t h 智能控制系统应用研究 摘要 工业污水处理系统中，通过曝气使活性污泥得到足够的氧气，水中的可 溶性有机污染物被存活在活性污泥上的微生物分解，使污水得到净化。然而 曝气生物滤池工艺中曝气过程具有好氧微生物和d o ( d i s s o l v e do x y g e n ) 狈l j 量 的动态性。而且具有污水流量变化、含碱浓度变化以及污水回流而导致的时 变性、非线性及变量之间的强耦合性，无法建立准确的数学模型。采用常规 的p i d 控制技术对d o 值进行控制，控制效果难以令人满意。假如采用了先 进的控制技术和自动化程度高的控制系统，将使水处理效率和质量大大提 高。因此，该课题的研究具有较高的理论价值与应用价值。同时，d o 过程 控制在化工、轻工以及其他环境保护领域已被广泛应用，因此也具有一定的 推广价值。 本论文以河南某纸厂实际的污水处理系统为背景，就造纸污水处理过程 中污水d o 值的控制算法和自动化控制系统展开理论和应用技术研究，主要 工作和创新点包括以下几个方面： 1 ) 污水d o 值模糊s m i t h 控制。模糊控制是一种基于规则的控制，不需 要建立被控对象的精确的数学模型，具有一定的智能水平和鲁棒性。但是它 本身消除系统稳态误差的性能比较差。s m i t h 预估控制可以消除时滞的影响， 减小超调量，提高系统稳定性，加速调节过程，提高系统快速性，但是它却 需要被控对象精确的数学模型，否则当对象参数变化范围较大时，它的控制 就完全失效。本论文结合模糊控制和s m i t h 预估控制的优缺点，在此基础上 提出基于此两种算法的复合算法。 2 ) 数学模型的建立及仿真分析。建立该d o 值调节过程的数学模型， 并在m a t l a b 下进行仿真。将d o 值调节系统在p i d 控制回路，s m i t h 的 预估控制回路，复合算法( 模糊s m i t h 智能控制) 控制回路下的仿真曲线进 行对比。 3 ) 控制系统的实现问题。模糊s m i t h 控制方案在河南某纸厂的实际污 水处理系统中进行了编程实现，并进行了现场测试运行。 模糊s m i t h 智能控制将p i d 控制与模糊控制相结合组成模糊自整定p i d 控 制，来增强系统的自适应能力；将常规s m i t h 预估算法进行改进，来增强系 统的抗干扰性。模糊s m i t h 智能控制在系统响应速度、超调量以及延迟时间， 增强系统抗干扰能力等特性上均有明显优势。在河南该纸厂应用表明本论文 提出的新算法是切实可行的，系统控制性能稳定，完全能满足工艺控制要求， 提高t d o 值控制效果，在实际应用中有着广泛的推广价值。 关键词：污水处理，溶解氧处理，d o 值控制，模糊s m i t h 控制，p l c s t u d yo nf u z z ys m i t hi n t e l l i g e n t c o n t r o lf o rd oi n w a s t e r w a t e rd i s p o s a l a b s t r a c t i no r d e rt oa d o p te n o u g ho x y g e na n da b s o r p to r g a n i cc o m p o u n d ss o l u b l i n g i nw a t e rb yt h ea c t i v a t e d s l u d g e ，w e m u s ts t o r m o x y g e n i n t ot h et a n k c o n t i n u o u s l y b u tt h ep r o c e s so fb i o l o g i c a l f i l t e rv a r i e sw i t ht h eb i o l o g i c a l d y n a m i ca n dt h ed y n a m i c so fd om e a s u r e m e n t w h i l et h et i m ev a r i e s ，i tc h a n g e s w i t hw a t e rf l o w i n g ，a l k a l ic o n c e n t r a t i o n ，a sw e l l 嬲s e w a g er e f l u x i n g s ow ec a n n o ts e tu pa na c c u r a t em a t h e m a t i c a lm o d e la sn o n l i n e a ra n ds t r o n gc o u p l i n g b e t w e e nv a r i a b l e s i fw ea d o p tr o u t i n ec o n t r o lt e c h n i q u e ，s u c ha sp i d ，t oh a v ea f i n ec o n t r o l ，u s u a l l yc a n tr e c e i v ea ni d e a lr e s u l t i fw ea d o p ta d v a n c e dc o n t r o l t e c h n o l o g ya n dah i g hd e g r e eo fa u t o m a t i o nc o n t r o ls y s t e m ，i tw i l le n h a n c et h e e f f i c i e n c ya n dq u a l i t yo fw a t e rg r e a t l y s ot h er e s e a r c hh a sh i g h e rt h e o r ya n d a p p l i c a t i o nv a l u e a tt h es k m et i m ed oh a sb e e nw i d e l ya p p l i e di nc h e m i c i n d u s t r y , l i g h ti n d u s t r ya n do t h e rp r o c e s so fe n v i r o n m e n t a lp r o t e c t i o n ，s oi ta l s o h a ss o m ee x t e n tp o p u l a r i z i n gv a l u e t h et h e s i sb a s e so nw a s t e w a t e rt r e a t m e n t s y s t e mo fh e n a nc e r t a i np a p e r m a k i n gp l a n t ，d e v e l o p st h e o r ya n da p p l i c a t i o no f t h ed ov a l u et e c h n i c a lr e s e a r c hi np a p e rm a k i n gi n d u s t r y , t h em a i nw o r ka n d i n n o v a t i o na r ea sf o l l o w s ： 1 ) f u z z ys m i t hc o n t r o li nd o v a l u e do fw a s t e w a t e rt r e a t m e n t f u z z y c o n t r o li sar u l e - b a s e dc o n t r o la n di td o e sn o tn e e dt os e tu pp r e c i s em a t h e m a t i c a l m o d e lo ft h eo b j e c t i th a sac e r t a i nl e v e lo fi n t e l l i g e n c ea n dr o b u s t n e s s b u tt h e a b i l i t y o fo w ns y s t e mp e r f o r m a n c ec o m p a r i s o no fs t e a d y s t a t ei s b a d ，i ti s d i f f i c u l tt or e a c hah i g h e rc o n t r o l p r e c i s i o n s m i t hp r e d i c t i v ec o n t r o lc a n e l i m i n a t et h ee f f e c t so ft i m ed e l a y ，r e d u c et h eo v e r s h o o t ，e n h a n t es y s t e m s t a b i l i t y ，s p e e du pt h ea d j u s t m e n tp r o c e s s ，a n de x p r e s sd e l i v e r ys y s t e m ，b u ti t w a sc h a r g e dw i t hr e q u i r e dp r e c i s em a t h e m a t i c a lm o d e lo ft h eo b j e c t ，o rw h e nt h e o b je & p a r a m e t e r sa r eb r o a d e rt h a nt h o s eo fc h a n g el a r g e ，i ti si n e f f e c t i v ec o n t r o l e n t i r e l y ，a n ds u p p r e s s i o no fi n t e r f e r e n c ee f f e c t sp o o r i nt h i sp a p e r ，w ec o m b i n e d f u z z yc o n t r o lw i t hs m i t hp r e d i c t i v ec o n t r o l ，b a s e do nt h ec o m p o s i t ea l g o r i t h mo n h i t h eb a s i so ft h et w o a l g o r i t h m s 2 ) m a t h e m a t i c a lm o d e l i n ga n ds i m u l a t i n ga n a l y s i s t h et h e s i sb u i l d s m a t h e m a t i c a lm o d e lo ft h i sd 0v a l u ea d j u s t i n gp r o c e s sa n ds i m u l a t e sw i t h m a ，a b 3 ) r h er e a l i z a t i o no ft h ec o n t r o ls y s t e m f u z z ys m i t hi n t e l l i g e n tc o n t r o li s t a k e ni n t oo p e r a t i o ni nap a p e r - m a k i n gl i n ei nh e n a n n e f u z z ys m i t hc o n t r o l l e rc o m p o s i t ea l g o r i t h mp i dc o n t r o la n df u z z y s e l f - t t m i n gp i d ，t oe n h a n c et h ea d a p t i v ec a p a c i t yo ft h es y s t e m ；c o n v e n t i o n a l s m i t hf o r e c a s t a l g o r i t h m 1 a t s ，a d dp i dc o n t r o l l e r , t oenhancetorecasta l g o r i t h mi m p r o v e m e n t s apd， a n t i _ i n t e r f e r e n c es y s t e m c o m p a r i n gt h es m i t hf u z z yi n t e l l i g e n tc o n t r o ll o o p w i t hs i n g l ep i dc o n t r o ll o o pa n ds m i t hp r e d i c t i v ec o n t r o ll o o pc a nf i n dt h a tt h e s m i t hf u z z yi n t e l l i g e n tc o n t r o ls y s t e m sc o n t r o lp e r f o r m a n c ei sb e a e rt h a nt h e o t h e rt w oc o n t r o ls y s t e m s a ss a m ea st h es i m u l a t i o nr e s u l t s ，t h ef a c tr u n t i m e t r e n dc u r v ep r o v e st h a tt h en e wa l g o r i t h mi s p r a c t i c a l ；t h i sc o n t r o ls y s t e m s p e r f o r m a n c ei sv e r yg o o da n dc a ns a t i s f yt h er e q u i r e m e n t so ft h em a n u f a c t u r e r c o m p l e t e l y , a n di m p r o v et h ed ov a l u ec o n t r o lp e r f o r m a n c eo b v i o u s l y s ot h e a p p l i c a t i o no fs m i t hf u z z yi n t e l l i g e n tc o n t r o li nt h ed 0v a l u eh a sa ne x t e n s i v e s p a c e t op o p u l a r i z e k e yw o r d s ：w a s t e w a t e rt r e a t m e n t ，d i s s o l v e do x y g e nt r e a t m e n t , d ov a l u e c o n t r o l ，s m i t hf u z z yc o n t r o l ，p r o g r a m m a b l el o g i cc o n t r o l l e r i v 目录 摘要i a b s t r a c t i i i 1 绪论1 1 1 水资源及我国污水处理的状况1 1 2 国内外水处理溶解氧研究现状2 1 3d o 值控制的提出及意义3 1 4 本文的主要研究工作及内容安排3 1 5 本章小结：4 2 污水好氧处理及其工艺描述5 2 1 污水处理的概念和基本处理方法5 2 2 污水的好氧处理。6 2 2 1 好氧处理概述。j 6 2 2 2 好氧处理的原理及抑制因素6 2 3 本章小结7 3 系统建模8 3 1 溶解氧控制系统模型。8 3 2 模型参数理论分析。8 3 3 溶解氧的模型与参数初整定9 4 模糊s m i t h 智能控制方法1 l 4 1 p i d 控制的基本原理j 1 l 4 2p i d 各参数的作用1 1 4 3p i d 参数整定方法1 3 4 3 1 p i d 参数整定的一些准则1 3 4 3 2 几种p i d 工程整定方法15 4 4 p i d 的局限性及解决办法1 6 4 5 模糊控制算法1 7 4 5 1 控制器系统结构1 7 4 5 2 模糊控制器的设计：18 4 5 2 1 确定模糊控制器的输入输出变量1 8 4 5 2 2 输入输出变量的模糊化1 9 4 5 2 3 量化因子、比例因子及确定方法。2 1 4 5 2 4 模糊控制规则的设计2 2 4 5 2 5 模糊决策2 3 4 5 2 6 模糊判决2 4 4 5 2 7 模糊控制查询表。2 5 4 5 3 模糊参数自整定p i d 的结构2 6 4 6 模糊控制器的缺点及解决方法2 7 4 7 模糊s m i t h 智能控制方法的提出及应用。2 7 4 7 1 s m i t h 预估控制概述及其补偿原理2 7 4 7 2 改进的s m i t h 预估控制器2 9 4 7 3 模糊s m i t h 智能控制方法31 4 8 模糊s m i t h 智能控制方法的程序实现3 2 4 9 本章小结。3 4 5 系统仿真3 5 5 1 控制器的设计“3 5 5 2d 0 仿真。3 8 5 3 仿真结论4 6 5 4 实时运行曲线4 6 5 5 本章小结。4 7 6 污水好氧处理自动控制系统的设计4 8 6 1 好氧工艺流程介绍4 8 6 2 自动控制系统的硬件设计4 9 6 2 1 西门子s i m a t i cs 7 3 0 0 4 9 6 2 2 自控系统的硬件结构及配置4 9 6 3 自动控制系统的软件设计。5 2 6 3 1 污水好氧处理系统主要控制单元简介5 2 6 3 2 西门子s i m a t i cs t e p 7 编程软件简介5 3 6 3 3 自动控制系统的软件结构设计5 3 6 3 4 上位机组态软件w i n c cv 6 0 简介5 4 6 3 5h m i 及其主要功能介绍5 5 6 3 5 1 监控画面的实现5 5 6 3 5 2 数据归档与历史趋势的实现5 6 6 3 5 3 自动报警的实现5 6 6 3 5 4 权限设置的实现5 7 6 4 本章小结5 7 7 结论与展望5 8 致谢5 9 参考文献6 0 攻读学位期间发表的学术论文6 3 原创性声明及关于学位论文使用授权的声明6 5 污水处理溶解氧的模糊s m i t h 智能控制系统应用研究 1 绪论 1 1 水资源及我国污水处理的状况 随着我国人口数量的急剧增长，工业化的加快和经济的快速发展，我国污水的排放 量日益增加，使水体污染非常严重。 水体污染问题已经成为2 l 世纪全球资源环境的首要问题，严重影响和制约了社会的 发展。中国环境监测总站公布的2 0 0 8 年全国环境质量状况表明，全国地表水7 4 6 个国控 断面i 类水质比例为4 7 7 ，劣v 类水质比例为2 3 1 ，七大水系i 水质断面 比例为5 5 0 ，劣v 类为2 0 8 【i 】。 中国的水资源非常匮乏，水资源的人均占有量为2 3 0 0 立方米，是世界人均量的2 5 ，而且在地理分布上非常不均匀。现在我国超过一半以上的城市存在供水不足的情况， 其中有近五分之一的城市属于严重缺水( 2 1 。中国水资源存在先天不足，同时我国水资源 污染程度又非常的严重，世界其他国家的水体污染，以泰晤士河黑臭缺氧为代表的第一代 水污染，以及重金属、有毒化学品为代表的第二代水污染，营养元素超量为代表的第三 代水污染在中国高速发展工业的压力下，三代污染在近十几年同时出现。 水污染日益严重，然而目前我国污水处理厂的工艺流程还很落后，大多数的污水处 理厂还是应用三级处理方法，有的甚至还停留在一、二级的落后的处理阶段，存在缺乏 高变频调速装置、高度智能化计量泵以及设备陈旧o h o j 、处理率不高、处理成本昂贵、 落后的生产管理等问题，在工艺开发、工程设计和运行管理中普遍没有采用系统仿真和 控制技术。而且我国在上世纪9 0 年代以后污水处理自动控制研究才起步，自动控制系统 逐步应用于污水处理厂f f j - 0 0 ，由于污水处理存在着非线性、强耦合、大时滞等特性就使 得污水处理控制目前仍然停留在对某些点，对某些量的控制上。一般废水处理厂并没有 将水体的作用机理与控制的思想结合起来，而是将重点放在水体内部污染物的生化反应 以及通过设备物理净化的方法上面。对污水的控制状况也只是在数据测量显示、或者对 电机设备的启停控制上面。在污水处理操作单元自动控制的研究和开发方面仍远远落后 于发达国家，因此中国的污水处理状况与国外相比，就更加的艰辛和困难。 污水处理的运行费用十分庞大，近年来逐渐由粗放型转向集约型的发展趋势，因此 在污水处理过程中应用自动控制技术具有重要的经济意义和社会意义。我国一直都非常 重视环境保护和污水处理工作，多家环境重污染企业已被国家环保总局陆续关停。因此 相关机构研究更为有效的污水处理方法日益迫切。由于污水处理系统过程的特点是多变 量、非线性、时变性与随机性，所以污水处理系统存在着不稳定性和不确定性，精确的 陕西科技大学硕士学位论文 数学模型很难建立。同时污水处理系统的控制属于多目标控制，因此采用传统的控制方 法控制很难达到要求，然而具有自学习、自适应和自组织功能的智能控制系统，对于复 杂的污水处理动态过程的控制特别适用，虽然解决所有的问题并不能全部依靠智能控制， 但实际的控制结果表明它至少可以从各方面提高过程品质。因此智能控制已经成为该领 域一个研究热点与前沿课题，显示出极为广阔的应用前景【1 1 1 。 1 2 国内外水处理溶解氧研究现状 对于d o ( d i s s o l v e do x y g e n ) 值的控制过程，国外起步较早，其中包括p i d 控制、自适 应控制、非线性线性化控制和基于模型的控制系统。近几年来有些学者利用智能控制中 的模糊控制和神经网络研究如何控制d o 值，提供了一些应付非线性和不确定过程的方 法。f e r r e r ，r o d r i g o 等人于1 9 9 8 年描述了控制过程的模糊控制器，控制规则是通 过总结操作者经验而获得的。y ur u e y - f a n g 和l i a ws h u l i a n g 于1 9 9 8 年提出了 一种实时控制方法。b o n g a r d sm 等人于2 0 0 1 年发展了一种模糊控制和神经网络结合的 控制方案。p u n a la ，r o c c ae 等人于2 0 0 2 年提出专家控制系统应用于污水处理中。 b o n g a r d sm 和e b e la 等人于2 0 0 4 年描述了对于d o 控制的基于预测控制方案的另一种 神经网络。 在国内早在5 0 年代，人们就开始了对d o 值控制的研究，最初采用传统的p i d 控 制，近年来，人们不断尝试运用新的控制方法解决这一难题，很多专业人士都在寻求用 非传统的控制方法实现对d o 值过程的高质量控制，并取得了许多有益的经验，同时为 进一步的研究提供了可供借鉴的思路。 1 ) 杜树新【：】等提出的污水处理生化过程建模与控制，以污水处理中的溶解氧控制对 象为研究目标，建立数学模型，并将模糊控制应用于d o 值得控制，实际应用结果表明， 该模糊控制策略，所取得的控制效果远优于常规的p i d 控制效果。 2 ) 安坤f 1 3 】等所做的氧化沟系统中溶解氧智能控制系统的研究，运用模糊推理规则， 满足了污水处理的工艺要求。 3 ) 刘超彬t l 等设计了一种自适应模糊神经网络控制方法，对d o 质量浓度进行控制， 通过调整量化因子减小系统的静态误差，最后成功实现了d o 的精确控制。 4 ) 另外，于广平j 等嗍在污水处理过程的d o 控制策略研究加入专家控制的思想，提 出仿人智能控制( h s i c ) 。 然而我们也应看到，每一种d o 值过程的特性并不完全一样的，没有一种通用的控 制方法对各种对象都能够取得好的控制效果。另外，对于解决同时具有非线性与大滞后 特性的对象的控制问题，人们始终没能找到精确而理想的控制方法，虽然现有的控制方 法相对于传统控制器，能在某些方面得到较好的控制效果，但都是针对特定对象为满足 2 污水处理溶解氧的模糊s m i t h 智能控制系统应用研究 生产要求而设计的，还不能根本解决这一类对象的控制问题。而且大多数的研究工作还 仅仅停留在仿真器的模拟或者实验室的测试阶段，实际污水处理过程并没有得到应用。 在目前的实际情况下，大部分的污水处理的d o 值控制仍处于人工控制或半自动控制水 平，一般普遍采用的是传统的p i d 控制算法，控制效果很难令人满意，因此产品质量得 不到保证，同时环境遭受严重的污染，原材料也存在严重浪费的情况。虽然目前国内外 的研究已经取得了一些成果，但实际离生产应用仍有一段距离。所以运用现代智能控制 技术对d o 值实现稳定控制仍然是一个富有挑战性的课题。 1 3d o 值控制的提出及意义 d o 值控制质量的好坏决定着污水处理的达标程度，因此d o 值的控制在污水处理 过程中占有十分重要的地位。这是由于在污水处理过程中，大都要对水的d o 值进行检 测与控制，然而曝气生物滤池工艺中曝气过程具有好氧微生物的动态性和d o 测量的动 态性。且具有污水流量变化、含碱浓度变化以及污水回流而导致的时变性、非线性及变 量之间的强耦合性，无法建立准确的数学模型，故已成为工业自动化控制中较薄弱的环：。 节之叫州t 叼，于此同时由于过程的非线性以及辨识形成数学模型较难等原因，d o 值控 制已被被公认为最难控制的过程之一。 由于污水处理的溶解氧控制过程是一个具有本质非线性、大时滞、强干扰的复杂控r 制对象，所以也并非容易取得满意的效果【观。假如我们采用了智能控制技术和高水平的 自动化控制系统，污水处理的效果和效率将大大提高，并且由此所带来的社会效益和经 济效益是不可低估的。所以，本文所研究的课题具有较高的理论与应用价值。 1 4 本文的主要研究工作及内容安排 在查阅大量文献的基础上，本文以河南某纸厂污水处理系统为研究背景，研究该处 理系统中的好氧工段d o 值控制系统，并将模糊控制理论和s m i t h 预估控制应用于污水 处理系统中，设计出一套适于该污水处理d o 值控制的模糊s m i t h 智能控制系统，该系 统结构简单且控制效果良好。以西门子s 7 3 0 0p l c 作为控制单元，设计控制系统应用于 实际工程项目中，为d o 值自动控制提供了一条切实可行的途径。其主要研究的内容与 方法包括： 1 ) 首先介绍我国水资源状况以及污水处理过程的控制现状，提出d o 值控制在水处 理中的意义，经过查阅资料，了解了国内外学者在d o 控制方面所作的工作以及进展情 况； 2 ) 简单介绍该项目污水好氧处理的工艺流程以及自动控制系统的软、硬件设计； 3 ) 结合项目，针对污水处理过程d o 值控制，明确了控制要求以及控制的难点； 陕西科技大学硕士学位论文 4 ) 学习模糊控制和s m i t h 预估器的作用原理，并且将其应用于d o 值的控制回路， 运用模糊s m i t h 智能系统的新方法，详细叙述该控制器的设计过程； 5 ) 通过m a t l a b 仿真将模糊s m i t h 智能控制同传统的p i d 、s m i t h 预估控制作比 较，确定模糊s m i t h 智能系统控制算法的控制优势，并应用于实际项目中； 6 ) 就理论研究及工程实现等工作进行总结和结论，并展望进一步的工作。 1 5 本章小结 本章主要讲述水资源状况以及水污染处理的现状，介绍了本课题的研究背景、国内 外的研究现状以及研究内容和意义。 4 污水处理溶解氧的模糊s m i t h 智能控制系统应用研究 2 污水好氧处理及其工艺描述 2 1 污水处理的概念和基本处理方法 所谓污水处理也就是运用物理的方法将污水中的污染物分离出来或者运用化学的方 法将污染物分解并转化为无害和稳定的物质，从而使污水得到净化。根据化学性质和物 理形态不同污水中的污染物可进行分类【刎【：- 】： 表2 - 1 污染物的分类 t a b 2 - 1c l a s s i f i c a t i o no fp o l l u t a n t s 有机物 化学性质 无机物 固体悬浮物 物理形态胶体污染物质 污染物分类 溶解性污染物质 可降解有机污染物 微生物降解性能难生物降解有机污染物 不可生物降解有机污染物 根据作用原理和去除对象的不同，现代的污水处理技术可以分为物理法、化学法和 生物法三大类。 污水处理的过程是非常复杂的，依照污水处理深度不同分为：一级处理、二级处理 和三级处理。所谓一级处理就是简单滤掉和沉淀去除较大的颗粒和撇去漂浮的油和脂； 而二级处理是生物处理以及去除c o d ，新建的厂还要进行脱氮除磷处理；所讲的三级处 理就是减少出水微生物和病原体，采取的措施一般为：膜滤、深床过滤以及消毒( 臭氧、 液氯或紫外线) 。在一级和( 或) 三级处理中还可以通过化学沉淀法除磷嗍。在目前的实际 情况下，多数的污水处理厂一般都以一级处理作为预处理，将二级处理作为主体工艺， 深度处理的使用相对较少。 污水处理工艺要根据废水特性、处理规模、处理程度及当地具体条件进行选择，要 选择具有较强的适应性，能适应不同负荷的变化、造价合理、管理方便、运行稳定、维 修方便、节省能耗、较强的针对性和符合处理废水的要求是选择具体处理工艺的基本要 求【列。 5 陕西科技大学硕士学位论文 2 2 污水的好氧处理 2 2 1 好氧处理概述 所谓好氧生物处理就是在有分子氧存在的条件下，通过好氧微生物降解有机物，使 其稳定、无害化的处理方法。 在好氧生物处理过程中，好氧微生物利用废水中存在的以溶解状与胶体状为主的有 机污染物，作为营养源进行好氧代谢。在该处理过程中，被置于处理装置中大量的好氧 微生物，以大量的污染物作为食物供给这些微生物。由于这些微生物主要是好氧种类， 因此必须向装置内持续不断的提供充足的新鲜氧气。通过细菌和原生物的代谢活动，有 机物被微生物摄取后约有三分之一的有机物被分解和稳定，并提供其生理活动所需的能 量；大约有三分之二有机物被转化，合成而成为新的细胞质，也就是微生物自身进行生 长繁殖。在实际的污水处理工程中，好氧生物处理法有两大类：活性污泥法和生物膜 法。好氧生物处理过程具有以下四个优点： 1 ) 处理过程的反应速度快； 2 ) 处理过程所需的反应时间短； 3 ) 过程对温度的适应性好； 4 ) 处理过程中散发的臭气少，而且处理装置容积较小。 所以，目前对中、低浓度的有机废水，或者说b o d 浓度小于5 0 0 m g l 的有机废水， 基本上采用好氧生物处理、法【州。 2 2 2 好氧处理的原理及抑制因素 通过细菌和原生物的活动将剩余的有机污染物转化成二氧化碳( c 0 2 ) 和水( h 2 0 ) 以 及能量和新的细胞物质。影响好氧生物处理的因素主要是温度、p h 、营养物、供氧、 毒物和有机物性质等嘲柳。 1 ) 温度：依照细菌生长的最适宜温度范围，细菌可分为三大类：低温、中温和高温。 嗜冷菌的最佳生长温度为4 1 0 ，嗜热菌为5 0 5 5 ，嗜温菌为2 0 - 4 0 ，一般污水好氧 生物处理在1 5 3 5 内运行，低于1 0 c 或高于4 0 的温度情况下，会降低去除b o d 的 效率，获得最佳效果的温度为2 0 3 0 。一般情况下微生物在5 3 5 内，温度每增加 1 0 1 5 时，微生物活动能力将会增加一倍。 2 ) p h ：由于废水氢离子的浓度对微生物的生长有直接的影响。因此好氧生物处理系 统最好在中性环境中运行，一般情况下p h 在6 5 8 5 范围内。微生物在p h 9 或p h 6 5 6 污水处理溶解氧的模糊s m i t h 智能控制系统应用研究 时生长受到抑制。当p h 低于6 5 时，细菌在争夺食料中不如真菌占优势，因此会产生微 生物形成的固体沉降性能不好的问题。 3 ) 供氧：提供足够的溶解氧在好氧生物处理过程中是至关重要的一个环节，如果供 氧不足常常会出现厌氧状态，好氧微生物正常的代谢过程会受影响，同时会滋长丝状细 菌。为了确保微生物的正常代谢和沉淀分离性能的良好，一般要求溶解氧维持在2 0 m g l 左右。 4 ) 营养物：由于微生物的代谢需要一定比例的营养物质。所以除了需要以b o d 表 示的碳源外，还需要氮、磷和其它微量元素。日常的生活污水中就含有微生物所需要的 各种元素；而在有些工业废水中则缺乏某些象氮、磷等关键的元素，这种情况下就需要 投加适量的氮、磷等元素或者生活污水。可根据下式估计好氧生物处理对氮、磷的需要 量： b o d s ：n ：p - - 1 0 0 ：5 ：1 5 ) 有毒物质：包括重金属、氰、h 2 s 等无机物质和某些有机毒物，污水中对生物处 理有毒害的物质很多。毒物的毒害作用与p h 值、水温、溶解氧、有无其它毒物及微生 物的数量和是否驯化等有很大关系。 2 3 本章小结 本章主要叙述了污水处理的概念、工艺、常用的处理方法。介绍了好氧处理过程的 基本工作原理以及影响处理效果的因素。 7 陕西科技大学硕士学位论文 3 系统建模 3 1 溶解氧控制系统模型 大多数的工业过程的数学模型都是高阶的，在系统的控制上高阶模型只比低阶模型 略好，所以没必要使用复杂的数学模型模型鲫。一般都要对工业过程进行降阶处理，将大 部份工业过程近似为一阶纯滞后惯性环节或二阶纯滞后惯性环节【2 町。对于溶解氧控制系 统，为理论分析方便起见一般用比例环节、一阶惯性环节和一个延迟环节来近似。其传 递函数为： g ( s ) = k e - r s ( 始+ 1 ) ( 3 一1 ) 式中k 一增益系数； 丁一时间常数； f 一纯滞后时间： 3 2 模型参数理论分析 由上述可知，溶解氧的模型可用惯性环节和纯滞后环节来表示， 动态方程是一个一阶微分方程，形式为： t d 畎t ) + 议t ) ：k x ( t ) 戤 其传递函数为： ， 其中的惯性环节的 ( 3 - 2 ) g ( s ) ：些：j 二 ( 3 3 ) 奴s )l + 乃 当输入为阶跃j l ；6 时，可用拉氏变换求其响应函数： y ( t ) = r 1 瞰s ) 】= r 1 【g ( s ) 文s ) 】= r 1 【j l + l t s 争】= 哦( 1 一e 并) ( 3 4 ) 由于阶跃响应曲线是指数上升曲线。所以当响应时间趋于无穷大时，可得“t ) 的终 止值为： “) 锨 ( 3 5 ) y ( t ) 的初始( 间) 的上升速度y ( 0 ) 为： 八o ) ：d x _ y l ：堕p l ：鱼：型 ( 3 _ 6 ) d t l 。i o r i | i o rr 在实际的实验中可知，响应曲线的起始的与输入的阶跃成线性关系，由曲线上任 8 污水处理溶解氧的模糊s m i t h 智能控制系统应用研究 意一点作该点的切线，该速度是上升最快的。由上式可得： “o o ) = t y ( 0 ) ( 3 - 7 ) 也就是说时间常数丁是阶跃响应曲线从原点到达函数的最终值“) 需要最短的时 间值，它是上升时间最短，速度最快的。如果要求出时间常数t 的具体数值，一般做法 是从原点0 做阶跃响应曲线的切线，这时假如此切线与函数最终值灭) 的水平渐进线相 交与一点e ，则o e 在水平时间轴上的投影即为所求时间常数r ，但这样做一般不太准 确，是一种粗略的做法。通常是从阶跃响应曲线上选一点f 使f 上的函数值y ( t ) 满足： ! i “t ) b = 哦( 卜e7 ) l = 哦( 卜e 。1 ) = 0 6 3 2 y ( a o ) ( 3 8 ) i l - r 由f 点做y 轴的平行线，它与函数的最终值吠o o ) 的水平渐进线相交于点e ，则o e ( 最大上升速度) 即为所要求的切线，在横坐标时间轴t 轴上得到丁= f o 6 3 2 。如图3 1 所 ，o 6 3 2t y 终值 图3 = 1 惯性环节阶跃响应 图3 - 2 滞后环节阶跃响应 f i9 3 - l i n t e r p i al i n ks t e pr e s p o n s ef i 9 3 2l a gl i n ks t e pr e s p o n s e 对于本文的溶解氧控制系统，由上述可知，其模型可用惯性环节和一个纯滞后环节 来表示。纯滞后环节的引入在响应曲线上表现为原图曲线沿x 轴对】，轴的平行右移。要 求溶解氧控制系统中的时间常数丁和纯滞后时间f ，可以在拐点q 处做响应曲线的切线 q l n 。切线q l n 于横坐标轴相交于一点l ，与最终值灭o o ) 的水平渐进线相交于点n 。 则横坐标轴上o l 即为溶解氧控制系统的纯滞后时间r ，而切线l q n 在横坐标轴上