污水处理过程曝气系统节能优化控制策略研究

【摘要】：曝气系统是活性污泥和生物接触氧化等污水好氧生物处理过程的关键环节,也是主要的耗能单元。由于溶解氧过程存在非线性、时变等特性,难以精确建模,所以在采用传统控制策略的曝气系统中,常出现溶解氧浓度控制精度不高,设定值较大和能耗较高等问题。针对这些特点及存在问题,论文进行了曝气系统节能优化控制策略的研究。 首先,对曝气系统的控制策略进行了总结和分类,分析了相关节能原理。运用化学反应物料平衡方程,结合污水处理厂进水流量和浓度的变化规律建立了溶解氧过程的机理模型。针对溶解氧在线测量仪存在的滞后时间长和响应时间长等问题,通过研究溶解氧在线测量仪的动态响应特性,建立了溶解氧反馈值的预测模型。 其次,针对ON-OFF控制波动较大,出水不能时时达标,鼓风机基本处于最大负荷,能耗较高等问题,通过降低电机转速和调整ON-OFF控制的动作阈值逐步进行优化。对优化经验进行总结,提出了模糊ON-OFF控制。仿真研究表明,采用模糊ON-OFF控制策略后,启停次数减少,可以做到出水时时达标,节能1.01%。 然后,针对固定参数的PID控制器,很难保证溶解氧过程控制作用的时时最优,导致溶解氧浓度设定值较高,能耗较高等问题,通过模糊推理在线整定PID参数,提高了控制精度,改善了系统稳态性能,并用氨氮模糊前馈控制策略来对设定值进行优化,达到了节能28.3%的效果。 最后,针对溶解氧过程在基于模型的控制方面研究较少的问题,运用渐消记忆递推最小二乘法进行模型在线辨识,对溶解氧过程的广义预测控制进行了研究。虽然广义预测控制比模糊自适应PID控制的电耗指标减少不多,但从长期来看广义预测控制还是要相对节能一些。研究过程中发现,柔化因子α和预测步长p的取值与通常有所不同,甚至与经验取法相反。因此,当广义预测控制应用于大时变系统或控制模型不精确时,参数的经验取值需要进行修正,应扩展至最大范围。这也对广义预测控制的参数整定问题进行了补充和完善。 【关键词】：污水处理 曝气系统 节能优化 溶解氧 ON-OFF控制 PID控制 广义预测控制
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：X703
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-8
• 目录8-11
• 第一章 绪论11-19
• 1.1 研究背景及研究意义11-13
• 1.1.1 我国水资源和水环境现状11
• 1.1.2 国内外污水处理现状11-12
• 1.1.3 当前国内污水处理形势12
• 1.1.4 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究概况13-16
• 1.2.1 国外研究概况13-15
• 1.2.2 国内研究概况15-16
• 1.3 本文主要内容16-19
• 第二章 污水处理过程曝气系统及其建模19-35
• 2.1 污水处理过程曝气系统19-23
• 2.1.1 污水处理过程19
• 2.1.2 AAO工艺19-22
• 2.1.3 曝气系统22-23
• 2.2 曝气系统控制策略及其特点23-24
• 2.2.1 间歇式曝气23-24
• 2.2.2 连续式曝气24
• 2.3 变频调速与进口导叶调节节能原理24-28
• 2.3.1 变频调速节能原理25-26
• 2.3.2 进口导叶调节节能原理26-28
• 2.3.3 两种调控方式的比较28
• 2.4 曝气系统的DO模型28-34
• 2.4.1 DO模型28-31
• 2.4.2 出水氨氮与DO的关系31-32
• 2.4.3 反馈值预测模型32-34
• 2.5 本章小结34-35
• 第三章 溶解氧的模糊PN-OFF控制35-51
• 3.1 ON-OFF控制35-37
• 3.1.1 基本ON-OFF控制35-36
• 3.1.2 滞环ON-OFF控制36
• 3.1.3 多位式ON-OFF控制36-37
• 3.2 DO的ON-OFF控制37-42
• 3.2.1 氧传递系数K_La随曝气空气流量Q_(air)的变化关系38
• 3.2.2 DO浓度ON-OFF控制的优化38-42
• 3.3 DO浓度的模糊ON-OFF控制42-49
• 3.3.1 模糊控制与传统逻辑42-43
• 3.3.2 模糊逻辑和模糊逻辑术语43-46
• 3.3.3 模糊控制系统设计46-47
• 3.3.4 DO的模糊ON-OFF控制47-49
• 3.4 本章小结49-51
• 第四章 基于氨氮前馈的溶解氧模糊自适应PID控制51-61
• 4.1 DO定值PID控制及节能优化51-54
• 4.1.1 PID控制51
• 4.1.2 PID参数的继电反馈整定法51-52
• 4.1.3 DO定值PID控制及节能优化52-54
• 4.2 DO模糊自适应PID控制54-57
• 4.3 基于氨氮前馈的DO模糊自适应PID控制57-59
• 4.4 本章小结59-61
• 第五章 基于氨氮前馈的溶解氧广义预测控制61-79
• 5.1 广义预测控制61-69
• 5.1.1 模型61-62
• 5.1.2 预测62-66
• 5.1.3 设定值规划66
• 5.1.4 目标函数与优化控制66-69
• 5.2 渐消记忆递推最小二乘法69-74
• 5.2.1 最小二乘法69-70
• 5.2.2 递推最小二乘法70-72
• 5.2.3 渐消记忆递推最小二乘法72-74
• 5.3 基于氨氮前馈的DO广义预测控制74-77
• 5.4 本章小结77-79
• 第六章 结束语79-83
• 6.1 本文的主要贡献79-80
• 6.2 今后进一步工作80-83
• 参考文献83-89
• 致谢89-91
• 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果91

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