基于RBF网络的水厂投药预测控制

基于神经网络的智能预测控制具有很强的自学习和自适应能力,对于大滞后、非线性的复杂系统有较好的控制效果。针对水处理中混凝投药过程的特点并结合国内目前投药控制的现状,提出了一种带有前馈补偿的RBF神经网络预测控制新方法。该方法利用神经网络建立投药量的预测模型,然后用出水浊度与设定值间的预测偏差构成闭环控制。通过实时的在线滚动优化,实现了投药量的最优投加。仿真试验表明,出水浊度保持稳定,所需矾耗减少,控制效果明显。     

Modelling of coagulant dosage in a water treatment plant

The coagulation-flocculation is a major step in the drinkable water treatment process allowing the removal of colloidal particles. The water treatment facilities of the City of Sainte-Foy have been well instrumented and process variables such as temperature, pH, turbidity, conductivity of raw and treated water along with actual coagulant dosage available have been measured and stored each 5 min for several years. Using such a data bank, the objective of this paper is to report on the development of a neural network predictor of coagulant dosage in order to facilitate process operation. Feedforward neural models have been built using a quasi-Newton method along with the early stopping approach to avoid overfitting. Annual and seasonal models have been built and their performances are discussed.     

预测控制和前馈控制在混凝投药中的应用

针对自来水厂混凝投药过程存在的时滞、非线性等特点,研究混凝投药的工作原理,分析水处理系统实际的生产数据后,提出一种混凝投药控制方案。该控制方案采用流量比例前馈控制与预测控制相结合,实现对混凝投药的复合控制。实验仿真结果表明,提出的预测控制有效实现了混凝投药量的大小控制,再结合比例前馈控制方法,使投药量能够实时在线地根据原水水质的情况进行及时调整。     

应用StatSoft STATISTICA 6.0设计污(废)水混凝预处理正交试验

混凝是污(废)水处理或预处理最常用的方法之一,普遍采用正交试验法进行多因素试验设计和统计分析试验结果。本文以生活垃圾卫生填埋场渗滤液和锦纶66帘子布浸胶废水的混凝预处理试验为例,选择混凝剂投放量、pH值、温度和静置时间为试验因素,应用StatSoft公司最新开发的专业数理统计软件STATISTICA 6．0设计L_9(3~4)正交试验,以混凝后上清液的浊度、COD_(?)、沉淀状态为评价指标,进行方差分析,并综合评价了混凝条件。试验结果表明,用STATISTICA 6．0对污(废)水混凝进行试验设计和数据统计分析是可行的。     

双前馈无模型自适应控制在混凝加药中的仿真

水厂混凝加药过程具有非线性、时滞性等特点,并且影响加药后混凝效果的因素很多,很难准确地建立反应过程的数学模型.无模型自适应控制(MFAC)是一种不需要离线建立数学模型的先进控制方法,非常适用于实际的模型参数难以辨识,且是时变的非线性系统.针对混凝加药过程的特点,提出了带有双前馈无模型自适应控制方案来实现混凝加药过程的仿真.仿真结果表明该方法在混凝加药控制过程具有鲁棒性强、响应速度快和控制精度高的优点.     

分层模糊控制器在水厂混凝投药过程中的应用

水厂混凝投药过程在给水处理中占有重要的地位,直接关系到出水水质;而这一过程具有非线性、大滞后、多变量等特点,针对这一情况,提出了运用分层模糊控制器来实现混凝剂的最佳投加;论述了分层模糊控制器的设计原理和设计方法,并将其应用于水厂混凝投药这一具体过程;通过Matlab软件对水厂实际数据进行了仿真,结果表明这一方法不但有效可行,而且能避开复杂的数学模型,节约内存资源和计算时间,还能降低劳动强度,减少人为的操作失误,提高控制水平.     

广义预测控制和PID控制在混凝投药中的应用

针对水处理过程中混凝投药的非线性和时滞特点,分析了其混凝投药的工作原理,采用传统的控制方法难以实现很好的控制效果.提出了一个混凝投药的方案,把广义预测控制算法和PID (proportion-integralderivative)控制算法结合起来,通过预测被控系统的若干个时刻的未来输出值,得到一个新的性能优化函数,通过实时优化被控对象的控制参数,计算出一个合理的混凝投药量.最后,采用Visual Basic软件编程完成该控制方案,并通过对混凝投药自动化控制的现场实验,得到较好的输出控制结果,从而验证了该控制方案的可行性.     

混凝- 膜分离集成工艺处理表面活性剂废水的研究

废水中的表面活性剂成分复杂、分子量小,若不经处理直接排入水体,将造成水体的富营养化。膜分离法处理废水存在膜易污染、清洗困难的问题。针对上述问题,文章提出采用混凝-膜分离集成工艺处理表面活性剂废水。首先,采用相转化法自制二氧化钛改性聚偏氟乙烯超滤膜,并通过扫描电子显微镜、傅里叶红外光谱、接触角测量仪测试膜的结构和性能;然后以十二烷基苯磺酸钠配制表面活性剂废水,以聚合氯化铝作为混凝剂,研究紫外光照强度、进水流量,溶液 pH值对集成工艺处理效果的影响。研究结果表明,改性膜表面具有致密分离层,断面呈指状孔和海绵状结构;傅里叶红外光谱表明聚乙二醇和二氧化钛的加入掩盖了部分聚偏氟乙烯晶型的红外吸收;二氧化钛改性膜具有更小的接触角;紫外光照强度和进水流量对混凝-膜分离工艺影响较小,溶液酸碱性对工艺影响较大,并且当溶液 pH值为4.5时集成工艺对表面活性剂废水处理效果最佳。混凝-膜分离集成工艺作为一种新型解决方案,在大规模、高效、低成本处理生活和工业废水中有望发挥重要作用。     

矿井水混凝剂投加自动控制系统的应用

介绍了透光率脉动混凝投药控制系统在山东兖矿集团某煤矿矿井水处理厂的应用情况 ,并通过实际的水质、水量等的改变对该控制系统的动态性能进行评价。     

絮凝检测曲线特征参数的分析

以通过常规浊度水混凝试验获得的4簇絮凝检测曲线为依据,用图形解析的方法分析了检测曲线的特征参数和投药量及沉后水余浊的关系。结果表明:絮体成长过程中尺寸变化的最大速率S主要受投药量的影响,且沉后水余浊随S值的增大而降低,S值因其检测迅速而适宜于混凝试验的分析;絮体成长达到平衡状态时的检测值Re因其检测方便、检测值可靠而更适宜指导投药控制等生产实践。     

净水厂混凝投药的无模型自适应控制系统

针对净水工艺中混凝投药自动控制存在的问题,以沉淀池出口浊度为被控对象,絮凝剂投加量为调节手段,与加药流量子回路构成串级控制系统,采用无模型自适应(MFA)控制技术设计了混凝投药自动控制系统,给出了具体实施步骤.该系统利用抗滞后MFA控制器克服由于工艺原因造成的浊度闭环控制中的大滞后、大惯性和扰动问题,成功地解决了长期困扰净水行业的难题.上海某水厂的成功应用表明,该解决方案结构合理,投资省,效果好,工程量小,操作维护非常简单,为该问题的解决提供了一条很好的途径.     

基于复合控制的水厂混凝剂投加系统

本文具体分析了在水处理过程中．流量的变化对流动电流控制系统的影响．提出了基于复合控制的混凝剂投加系统。并介绍了该系统在使用中应注意的问题。     

Data validation and missing data reconstruction using self-organizing map for water treatment

Applications in the water treatment domain generally rely on complex sensors located at remote sites. The processing of the corresponding measurements for generating higher-level information such as optimization of coagulation dosing must therefore account for possible sensor failures and imperfect input data. In this paper, self-organizing map (SOM)-based methods are applied to multiparameter data validation and missing data reconstruction in a drinking water treatment. The SOM is a special kind of artificial neural networks that can be used for analysis and visualization of large high-dimensional data sets. It performs both in a nonlinear mapping from a high-dimensional data space to a low-dimensional space aiming to preserve the most important topological and metric relationships of the original data elements and, thus, inherently clusters the data. Combining the SOM results with those obtained by a fuzzy technique that uses marginal adequacy concept to identify the functional states (normal or abnormal), the SOM performances of validation and reconstruction process are tested successfully on the experimental data stemming from a coagulation process involved in drinking water treatment.     

An application of adaptive pH-control algorithms based on physico-chemical modelling in a chemical waste-water treatment plant

A pH-process model for a chemical waste-water treatment plant is constructed by applying basic physico-chemical laws. The unknown composition of the wastewater is modelled by a composition of hypothetical chemical species which best describe the titration curves of real liquid samples. The dissociation parameters of the coagulant, aluminium sulphate, is also determined by using appropriate titration curves. The overall pH-model comprises a linear state model of concentrations and an implicit output model describing the physico-chemical equilibrium conditions. The estimation of the hypothetical concentrations is performed by a Kalman-type filtering algorithm obtained with the aid of a certain transformation. Using a non-linear transformation of the estimates, a deviation signal is generated and fed into the PI-controller. A feedforward control loop was connected to the algorithm and results of two simplifications of the algorithm are presented. After tuning by simulation, these algorithm variations we tested on-line in a chemical waste-water treatment plant. Comparisons of the control results are also made with the results of the permanently installed adaptive pH-controller.     

混凝投药的组态监控系统和复合控制方案的设计

混凝投药是水处理过程中一个重要的生产环节,投药效果的好坏也直接影响水厂出水口的质量,因此实时对投药过程的精确远程监测及控制是实现准确投药控制的重要前提。采用现在工业领域中常用的KingView组态软件,开发设计了混凝投药的监控系统,实时动画地显示了整个混凝投药过程的生产情况,并且根据以往的历史数据,结合了专家系统、预测控制和前馈控制的方法,设计了混凝投药自动控制的方案,在一定程度上节约了混凝投药成本,又提高了混凝投药的自动化水平。     

基于Fuzzy-Smith补偿控制的煤泥水自动加药系统仿真研究

分析了煤泥水系统的絮凝沉降过程,推导出絮凝剂、凝聚剂加药量与溢流浓度之间的传递函数,计算得两个传递函数的惯性滞后时间与纯滞后时间比值均远大于0.3,说明煤泥水处理过程是一个大时滞性系统;介绍了Fuzzy-Smith补偿控制基本原理,构建了基于Fuzzy-Smith补偿控制的煤泥水自动加药系统的仿真结构。仿真结果表明,Fuzzy-Smith补偿控制策略较传统PID控制策略具有更快的系统响应速度,较好地解决了煤泥水处理过程的大时滞性问题。     

基于PLC的混凝剂投加控制系统设计

详细介绍了一种基于PLC的混凝剂投加控制系统的原理、控制策略、硬件构成和软件设计。该控制系统以透光率脉动检测值作为控制因子,采用双PID控制器的串级控制方式实现了混凝剂最佳投加量的控制,并引入流量比例前馈控制,保证了系统出水浊度的稳定。     

电厂化学水处理控制系统中 PLC 控制系统设计与预测控制研究

采用 PLC 与工业控制计算机共同构成控制系统的方法,解决了化学水处理控制系统自动化程度低的问题.实际运行表明,化学水处理过程可通过 PLC 控制系统进行有效的自动监控.针对再生后出水中磷酸盐含量过高问题,本文首先在 Matlab/simulink 环境下,对化学水处理系统进行建模仿真,其次本文采用模型预测控制算法,对出水磷酸盐浓度进行控制,并与传统 PID 算法进行对比,仿真结果证明模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法控制效果优于传统 PID,使出水磷酸盐达到了工艺出水水质要求.     

模糊自适应控制在加矾系统中的应用

介绍了模糊自适应控制的加矾系统的设计以及在长沙自来水二厂中的应用.通过对水厂加矾系统的研究,并且利用长沙自来水二厂和相关水厂的经验数据和实际运行中的一些数据,以原水的流量和浊度作为双输入,以投矾量作为输出,建立一个模糊控制数据库,并建立一个T-S模糊控制系统以实现基本控制.利用表格查询算法建立自适应控制调整系统,使得模糊控制系统在控制过程中自动地调整、修改,从而使系统的控制系统不断改善,达到最佳的控制效果.     

模糊PID控制在水厂混凝投药系统中的应用

本文针对水厂混凝投药系统PID控制的局限性，提出基于模糊自整定PID混凝投药控制结构。该控制具有更小超调和更快动态响应特性，取得了优于传统PID控制的效果。