污水處理系統(tǒng)研究及解耦控制方案設計

【摘要】：本文采用活性污泥法，它的系統(tǒng)是一個影響因素多、變量間關聯(lián)強、機理復雜的多變量耦合系統(tǒng)，研究其模型和解耦方法是獲得滿意控制品質的必要途徑。闡述了活性污泥污水生物處理中常用的數(shù)學模型。污水處理系統(tǒng)的本身是一個典型的大慣性、強耦合、大滯后、非線性的復雜系統(tǒng)。由于污水處理系統(tǒng)的復雜性，常規(guī)的控制手段很難達到理想的控制效果。為解決上述問題，需要對污水處理系統(tǒng)采用智能控制方案和整體控制方案來實現(xiàn)符合國家要求的排放標準。 本文首先根據(jù)污水生化處理典型過程即基準仿真模型1號，利用Matlab/Simulink工具箱搭建了污水處理系統(tǒng)的仿真平臺。在此平臺上，針對不同的激勵信號響應數(shù)據(jù)，也可方便進行各種控制策略的仿真。數(shù)據(jù)對照和機理分析證明了仿真平臺給出的結果是正確的。 其次，本文對所選操作變量和被控變量分別從系統(tǒng)的理論分析、數(shù)學角度分析以及選擇控制的結構，進行耦合性分析，為智能解耦控制器的設計墊下了理論基礎，也證明了污水處理過程變量間存在嚴重的關聯(lián)耦合。為減少變量間耦合給控制系統(tǒng)帶來的影響，根據(jù)污水處理系統(tǒng)的特性，本文提出了氨氮濃度、硝態(tài)氮濃度的解耦控制方案，該方案可使得污水處理系統(tǒng)穩(wěn)定運行，達到性能指標的要求。提出常規(guī)PID解耦控制方案、單神經(jīng)元自適應PID解耦控制方案和動態(tài)矩陣算法的單神經(jīng)元自適應PID解耦控制方案。采用上述三種方法，通過MATLAB仿真工具，分別從氨氮濃度設定值變化、硝態(tài)氮濃度設定值發(fā)生變化、受到擾動后三種情況下進行仿真，對比出了動態(tài)矩陣的單神經(jīng)網(wǎng)絡控制器有提高控制系統(tǒng)的魯棒性，起到進一步解耦作用。 本文側重于討論研究氨氮濃度與硝態(tài)氮的解耦控制。意在消除污水處理系統(tǒng)耦合所帶來的影響，使整個系統(tǒng)在最佳工況下穩(wěn)定運行，從而獲得良好的經(jīng)濟、社會效益。 【關鍵詞】：BSM1 活性污泥法 解耦控制 動態(tài)矩陣
【學位授予單位】：遼寧科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：X703;TP273
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 1. 緒論10-16
• 1.1 污水系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀10-13
• 1.1.1 國內(nèi)外污水系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀11
• 1.1.2 活性污泥法數(shù)學模型研究現(xiàn)狀11-12
• 1.1.3 活性污泥法污水處理控制研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2 污水處理系統(tǒng)控制方法的研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.1 污水處理系統(tǒng)中的智能控制的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2.2 污水系統(tǒng)解耦控制方法的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3 本文的主要工作15-16
• 2. 污水處理系統(tǒng)控制的理論分析16-20
• 2.1 污水處理系統(tǒng)中的 A/A/O 工藝概述16-17
• 2.2 污水處理系統(tǒng)中的重要變量17-18
• 2.3 污水處理過程的數(shù)學模型簡介18-19
• 2.3.1 活性污泥模型簡介18
• 2.3.2 雙指數(shù)沉淀速度模型簡介18-19
• 2.4 本章小結19-20
• 3. 活性污泥法 A/A/O 仿真基準模型（BSM1）20-28
• 3.1 BSM 模型簡介20
• 3.2 仿真基準模型的基本結構20-21
• 3.3 污水處理系統(tǒng)的數(shù)學模型簡介21-24
• 3.3.1 數(shù)學模型中的重要參數(shù)21-24
• 3.3.2 各組分的物料平衡方程24
• 3.4 雙指數(shù)沉淀速度模型（Takacs Ⅰ）24-28
• 3.4.1 雙指數(shù)沉淀速度模型簡介24-26
• 3.4.2 污泥組份的物料平衡方程26-28
• 4. 污水處理過程的耦合性的分析與設計28-34
• 4.1 選取控制變量28
• 4.2 氨氮、硝態(tài)氮濃度的耦合性問題28-30
• 4.2.1 氨氮、硝態(tài)氮濃度的耦合關系28-29
• 4.2.2 氨氮、硝態(tài)氮濃度的耦合性分析29-30
• 4.3 常規(guī) PID 解耦控制器設計30-31
• 4.4 本章小結31-34
• 5. 污水處理系統(tǒng)的解耦控制器的設計34-48
• 5.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡的介紹34-36
• 5.2 單神經(jīng)元 PID 自適應控制36-37
• 5.3 單神經(jīng)元 PID 解耦控制方案37-38
• 5.4 模型預測控制概述38-39
• 5.5 動態(tài)矩陣控制算法簡介39-47
• 5.5.1 動態(tài)矩陣控制預測模型39
• 5.5.2 動態(tài)矩陣控制最優(yōu)預測輸出39-47
• 5.6 本章小結47-48
• 6. 氨氮濃度、硝態(tài)氮濃度解耦控制的仿真與分析48-58
• 6.1 單純 PID 解耦控制的仿真48-51
• 6.1.1 Sno 設定值變化常規(guī) PID 解耦控制的仿真48-49
• 6.1.2 Snh 設定值變化常規(guī) PID 解耦控制的仿真49-50
• 6.1.3 受到擾動后單純 PID 解耦控制的仿真50-51
• 6.2 單神經(jīng)元自適應 PID 解耦控制的仿真51-54
• 6.2.1 Sno 設定值變化單神經(jīng)元 PID 解耦控制的仿真51-52
• 6.2.2 Snh 設定值變化單神經(jīng)元 PID 解耦控制的仿真52-53
• 6.2.3 受到擾動后單神經(jīng)元 PID 解耦控制的仿真53-54
• 6.3 基于多變量動態(tài)矩陣算法的單神經(jīng)元 PID 控制的仿真54-57
• 6.3.1 Sno 設定值變化改進的單神經(jīng)元 PID 解耦控制的仿真54-55
• 6.3.2 Snh 設定值變化改進的單神經(jīng)元 PID 解耦控制的仿真55-56
• 6.3.3 受到擾動后改進的單神經(jīng)元 PID 解耦控制的仿真56-57
• 6.4 本章小結57-58
• 結論58-60
• 參考文獻60-62
• 攻讀碩士學位期間主要研究工作62-64
• 致謝64-66
• 作者簡介66-67

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