污水处理系统研究及解耦控制方案设计

【摘要】：本文采用活性污泥法，它的系统是一个影响因素多、变量间关联强、机理复杂的多变量耦合系统，研究其模型和解耦方法是获得满意控制品质的必要途径。阐述了活性污泥污水生物处理中常用的数学模型。污水处理系统的本身是一个典型的大惯性、强耦合、大滞后、非线性的复杂系统。由于污水处理系统的复杂性，常规的控制手段很难达到理想的控制效果。为解决上述问题，需要对污水处理系统采用智能控制方案和整体控制方案来实现符合国家要求的排放标准。 本文首先根据污水生化处理典型过程即基准仿真模型1号，利用Matlab/Simulink工具箱搭建了污水处理系统的仿真平台。在此平台上，针对不同的激励信号响应数据，也可方便进行各种控制策略的仿真。数据对照和机理分析证明了仿真平台给出的结果是正确的。 其次，本文对所选操作变量和被控变量分别从系统的理论分析、数学角度分析以及选择控制的结构，进行耦合性分析，为智能解耦控制器的设计垫下了理论基础，也证明了污水处理过程变量间存在严重的关联耦合。为减少变量间耦合给控制系统带来的影响，根据污水处理系统的特性，本文提出了氨氮浓度、硝态氮浓度的解耦控制方案，该方案可使得污水处理系统稳定运行，达到性能指标的要求。提出常规PID解耦控制方案、单神经元自适应PID解耦控制方案和动态矩阵算法的单神经元自适应PID解耦控制方案。采用上述三种方法，通过MATLAB仿真工具，分别从氨氮浓度设定值变化、硝态氮浓度设定值发生变化、受到扰动后三种情况下进行仿真，对比出了动态矩阵的单神经网络控制器有提高控制系统的鲁棒性，起到进一步解耦作用。 本文侧重于讨论研究氨氮浓度与硝态氮的解耦控制。意在消除污水处理系统耦合所带来的影响，使整个系统在最佳工况下稳定运行，从而获得良好的经济、社会效益。 【关键词】：BSM1 活性污泥法 解耦控制 动态矩阵
【学位授予单位】：辽宁科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：X703;TP273
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1. 绪论10-16
• 1.1 污水系统的研究现状10-13
• 1.1.1 国内外污水系统的研究现状11
• 1.1.2 活性污泥法数学模型研究现状11-12
• 1.1.3 活性污泥法污水处理控制研究现状12-13
• 1.2 污水处理系统控制方法的研究现状13-15
• 1.2.1 污水处理系统中的智能控制的研究现状13-14
• 1.2.2 污水系统解耦控制方法的研究现状14-15
• 1.3 本文的主要工作15-16
• 2. 污水处理系统控制的理论分析16-20
• 2.1 污水处理系统中的 A/A/O 工艺概述16-17
• 2.2 污水处理系统中的重要变量17-18
• 2.3 污水处理过程的数学模型简介18-19
• 2.3.1 活性污泥模型简介18
• 2.3.2 双指数沉淀速度模型简介18-19
• 2.4 本章小结19-20
• 3. 活性污泥法 A/A/O 仿真基准模型（BSM1）20-28
• 3.1 BSM 模型简介20
• 3.2 仿真基准模型的基本结构20-21
• 3.3 污水处理系统的数学模型简介21-24
• 3.3.1 数学模型中的重要参数21-24
• 3.3.2 各组分的物料平衡方程24
• 3.4 双指数沉淀速度模型（Takacs Ⅰ）24-28
• 3.4.1 双指数沉淀速度模型简介24-26
• 3.4.2 污泥组份的物料平衡方程26-28
• 4. 污水处理过程的耦合性的分析与设计28-34
• 4.1 选取控制变量28
• 4.2 氨氮、硝态氮浓度的耦合性问题28-30
• 4.2.1 氨氮、硝态氮浓度的耦合关系28-29
• 4.2.2 氨氮、硝态氮浓度的耦合性分析29-30
• 4.3 常规 PID 解耦控制器设计30-31
• 4.4 本章小结31-34
• 5. 污水处理系统的解耦控制器的设计34-48
• 5.1 人工神经网络的介绍34-36
• 5.2 单神经元 PID 自适应控制36-37
• 5.3 单神经元 PID 解耦控制方案37-38
• 5.4 模型预测控制概述38-39
• 5.5 动态矩阵控制算法简介39-47
• 5.5.1 动态矩阵控制预测模型39
• 5.5.2 动态矩阵控制最优预测输出39-47
• 5.6 本章小结47-48
• 6. 氨氮浓度、硝态氮浓度解耦控制的仿真与分析48-58
• 6.1 单纯 PID 解耦控制的仿真48-51
• 6.1.1 Sno 设定值变化常规 PID 解耦控制的仿真48-49
• 6.1.2 Snh 设定值变化常规 PID 解耦控制的仿真49-50
• 6.1.3 受到扰动后单纯 PID 解耦控制的仿真50-51
• 6.2 单神经元自适应 PID 解耦控制的仿真51-54
• 6.2.1 Sno 设定值变化单神经元 PID 解耦控制的仿真51-52
• 6.2.2 Snh 设定值变化单神经元 PID 解耦控制的仿真52-53
• 6.2.3 受到扰动后单神经元 PID 解耦控制的仿真53-54
• 6.3 基于多变量动态矩阵算法的单神经元 PID 控制的仿真54-57
• 6.3.1 Sno 设定值变化改进的单神经元 PID 解耦控制的仿真54-55
• 6.3.2 Snh 设定值变化改进的单神经元 PID 解耦控制的仿真55-56
• 6.3.3 受到扰动后改进的单神经元 PID 解耦控制的仿真56-57
• 6.4 本章小结57-58
• 结论58-60
• 参考文献60-62
• 攻读硕士学位期间主要研究工作62-64
• 致谢64-66
• 作者简介66-67

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