污水處理中溶解氧的模糊PID控制

李文華　牛曉靖　張建卓

摘要：為了利用活性污泥的生物凝聚、吸附和氧化作用，使污水得到凈化，需要使活性污泥得到足夠的氧氣。結合污水處理工藝中溶解氧控制系統的非線性、時變性和滯后性等特點，提出采用參數自整定模糊PID控制方法，設計了溶解氧模糊PID控制系統，并利用Matlab仿真軟件將該方法與常規PID控制進行建模與仿真分析。結果表明，模糊PID控制具有更好的響應速度和穩態性能，該系統不僅實現溶解氧的穩定控制，保證出水達標，而且降低了運行成本，提高了生產效率。

關鍵詞：污水處理；溶解氧；模糊PID控制；Matlab

中圖分類號： X703文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2015）01-0362-03

收稿日期：2014-03-04

基金項目：霍州煤電高層專業人才實踐工程（編號：HMGS201221）。

作者簡介：李文華（1964—），男，遼寧阜新人，教授，主要從事流體工程和機電液一體化技術研究。E-mail：niuxiaojing0602@163.com。我國淡水資源缺乏，工業和生活污水排放量又日益增加，使得污水處理成為環境保護的重要課題。污水處理實現出水達標排放將直接改善對地表水及地下水的水質污染，有效緩解水資源危機，對促進生態平衡具有重要意義[1]?；钚晕勰喾ㄊ悄壳俺鞘形鬯按笾行鸵幠Ｓ袡C工業廢水處理的主要工藝之一[2]，其處理效果在很大程度上取決于溶解氧（dissolved oxygen，DO）濃度，曝氣耗費占運行費用的60%～80%。目前大多數污水廠采用人工調整法，即操作人員根據經驗和實驗室化驗或現場儀表的數據，每天或在更長的時間段內調整鼓風機的風量，使曝氣池正常運行。但是，由于進水水質具有很大不確定性，這種方法很難達到DO濃度的最佳控制和節能的目的。而采用參數自整定模糊PID控制可以很好地解決這一控制難題，它將模糊理論與PID[比例（proportion）、積分（integral）、微分（derivative）]控制策略相結合，實現了PID參數在線自適應調節，對污水處理這種非線性、大延遲等復雜系統起到了良好控制效果，使污水處理系統既具有模糊控制的適應性強、靈活等優點，又具有PID控制精度高的特點[3]。

1溶解氧特性分析

活性污泥法是以活性污泥為主體的污水生物處理的主要方法。污水反應池中溶解氧的含量將直接影響活性污泥的活性，為了保證出水達標，工藝運行過程中操作人員要對DO濃度加以控制，通常好氧區的DO濃度含量為1～3mg/L（好氧區上、中、下層DO含量一般誤差不大于0.5mg/L），保證好氧微生物進行正常的新陳代謝活動。DO濃度過低，會造成硝化效率下降，導致出水NH3-N濃度升高等問題；DO濃度過高，不僅增加能源的浪費，而且還會造成污泥的老化等現象[4-5]，因此需要嚴格控制好氧區溶解氧的濃度。但是由于污水中的DO濃度具有不確定性且沒有什么規律可循，用常規的PID控制方法很難實現自動控制，需要PID控制器隨著進水水質的變化而不斷調整控制參數，由此提出參數自整定模糊PID控制方法。該方法引入了邏輯推理，有較強的自適應能力，對非線性等復雜系統有良好的控制效果，并且有效地解決常規PID不能兼顧動態性能和靜態性能之間、設定值和擾動值之間的矛盾。DO控制系統如圖1所示。

2模糊PID控制器的設計

2.1模糊PID控制系統的組成及其工作原理

模糊PID控制系統的組成如圖2所示。本污水處理系統采用西門子S7-300PLC進行控制，首先將量化因子置入PLC，然后利用其A/D模塊將DO測試儀檢測到的數值和給定值進行比較得到偏差e和偏差的變化率ec進行處理，作為輸入量輸入到PLC中，將其進行模糊化、模糊推理及解模糊集得到實際輸出量，輸出量經D/A模塊輸出進而調節變頻器的頻率，控制鼓風機曝氣量[6-7]。

2.2精確量的模糊化

根據DO現場的調節經驗，設輸入量偏差e和偏差的變化率ec的連續論域均為[-2，2]；輸出量ΔKP的連續論域為[-0.06，0.06]，ΔKI的連續論域為[-0.06，0.06]，ΔKD的連續論域為[-3，3]。設上述5個變量e、ec、ΔKP、ΔKI、ΔKD的模糊子集均為：{負大（NB），負中（NM），負?。∟S），零（ZO），正?。≒S），正中（PM），正大（PB）}，偏差e和偏差的變化率ec的論域均為{-3，-2，-1，0，1，2，3}；ΔKP的論域為{-0.3，-0.2，-0.1，0，0.1，0.2，0.3}，ΔKI的模糊論域為{-0.06，-0.04，-0.02，0，0.02，0.04，0.06}，ΔKD的模糊論域為{-3，-2，-1，0，1，2，3}?？梢钥闯?，偏差e和偏差的變化率ec的量化因子均為1.5；ΔKP的比例因子為0.2；ΔKI的比例因子為1；ΔKD的比例因子為1。輸入量與輸出量模糊子集的隸屬度函數均選擇三角隸屬函數[8-9]。偏差e和偏差的變化率ec的隸屬度函數如圖3所示，其中X軸表示各變量的模糊值，Y軸表示各變量的隸屬度。

2.3模糊控制規則的建立

根據現場的DO手動控制經驗，得到以下參數調整規則：（1）當偏差|e|較大時，即實測值和給定值相差較大時，為了提高系統響應速度、消除誤差，應增大KP的取值，同時為防止積分和微分過飽和，KI應取值很小或0，KD取較小值。（2）當e·ec<0時，即偏差的絕對值正在逐漸減小，此時若偏差的絕

2.4模糊推理及解模糊集

由于變頻器只能識別準確的控制量，因此要對PID控制器輸出的模糊子集進行去模糊化處理。采用常用的Mamdani模糊推理方法[8]，以ΔKP為例，由If e=NB and ec=NB then ΔKP=PB 規則可得ΔKP的隸屬度為：

μP1（ΔKP1）=μNB（e）μ^NB（ec）。endprint

式中：μNB（e）為系統偏差e在NB時的隸屬度，μNB（ec）為系統偏差變化率ec在NB時的隸屬度，“∧”表示取小。

據此推理可得到，在所有模糊規則下的隸屬度ΔKP，由重心法得在某一采樣時刻有：

ΔKP=∑49i=1μP1（ΔKPi）·ΔKPi∑49i=1μPi（ΔKPi）。

式中：μPi（ΔKPi）（i=1，2…49）為ΔKP第i條模糊推理規則的隸屬度，ΔKPi為第i條模糊推理規則隸屬度對應的模糊值。同理可得ΔKI、ΔKD的表達式，由上面的計算式得到的參數為模糊值，因此需要將得到的值乘以1個比例因子，得到ΔKP、ΔKI、ΔKD的實際值，所以有PID新的參數整定式：

KP=K0P+ΔKP

KI=K0I+ΔKI

KD=D0D+ΔKD。

式中：K0P、K0I、K0D 為PID控制器的初始值，ΔKP、ΔKI、ΔKD為模糊控制器的輸出。

3系統仿真分析

為了驗證模糊PID控制的可行性，本研究采用Matlab的Fuzzy模塊和Simulink工具進行仿真分析。Simulink提供了豐富的仿真模塊，實現動態系統建模與分析，為該研究的可行性提供有力的證據。將此系統看作是1個比例環節、一階慣性環節和滯后環節模型[12]，有下列關系：

G（S）=KCT0S+1e-Sτ，

式中：KC為被控對象的放大倍數，T0為時間常數，τ為延遲時間。在本系統中取KC為7.8126，T0為73 s，τ為2 s。在 Matlab 的Simulink工具中調用模糊控制器并建立DO控制系統仿真模型，如圖5所示[13-14]。

PID控制器的初始參數為K0P=2.861 25，K0I=0.027 37，K0D=2.500 11。

將建好的模型在Simulink中進行仿真，調試后得到DO的PID控制和模糊PID控制的仿真圖形如圖6所示，其中X軸表示時間，Y軸表示系統輸出值。

仿真結果表明，采用PID控制的控制效果較差，難以取得令人滿意的效果；但是當DO的調節采用模糊PID控制時，相對于常規PID控制具有魯棒性更好、響應速度更快、調節精度更高、穩態性能更好、可靠性更高等優點，達到了較好的控制效果。

4結論

利用Matlab對溶解氧的常規PID控制和模糊PID控制進行仿真分析，結果表明，采用模糊PID控制時系統運行具有更高的穩定性和可靠性，更能滿足污水處理工藝的要求。采用模糊PID控制溶解氧不僅使主反應區的溶解氧值保持穩定，保證了出水質量，而且減少了能源浪費，提高了生產效率，具有廣闊的應用前景。

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