污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究 76页

洼压料技大学论文题目：污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究◆申请学位学科：工学硕士所学学科专业：模式识别与智能系统培养单位：电气与信息工程学院硕士生：王荣谱导师：张根宝教授2010年5月\n●\nSTUDYoNFUZZYSMITHINTELLIGENTCoNTRoLFoRDoINWASTERWATERDISPOSALAThesisSubmittedtoShaanxiUniversityofScienceandTechnologyinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDegreeofMasterof星壁2i望呈星!i坠gThesisSupervisor：Professor．．．ZhangGenbao．May,2010Ⅲ删l川8胛9舢8㈣9M7¨¨¨i■■_脚Y\n\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究摘要工业污水处理系统中，通过曝气使活性污泥得到足够的氧气，水中的可溶性有机污染物被存活在活性污泥上的微生物分解，使污水得到净化。然而曝气生物滤池工艺中曝气过程具有好氧微生物和DO(dissolvedoxygen)狈lJ量的动态性。而且具有污水流量变化、含碱浓度变化以及污水回流而导致的时变性、非线性及变量之间的强耦合性，无法建立准确的数学模型。采用常规的PID控制技术对DO值进行控制，控制效果难以令人满意。假如采用了先进的控制技术和自动化程度高的控制系统，将使水处理效率和质量大大提高。因此，该课题的研究具有较高的理论价值与应用价值。同时，DO过程控制在化工、轻工以及其他环境保护领域已被广泛应用，因此也具有一定的推广价值。本论文以河南某纸厂实际的污水处理系统为背景，就造纸污水处理过程中污水DO值的控制算法和自动化控制系统展开理论和应用技术研究，主要工作和创新点包括以下几个方面：1)污水DO值模糊Smith控制。模糊控制是一种基于规则的控制，不需要建立被控对象的精确的数学模型，具有一定的智能水平和鲁棒性。但是它本身消除系统稳态误差的性能比较差。Smith预估控制可以消除时滞的影响，减小超调量，提高系统稳定性，加速调节过程，提高系统快速性，但是它却需要被控对象精确的数学模型，否则当对象参数变化范围较大时，它的控制就完全失效。本论文结合模糊控制和Smith预估控制的优缺点，在此基础上提出基于此两种算法的复合算法。2)数学模型的建立及仿真分析。建立该DO值调节过程的数学模型，并在MATLAB下进行仿真。将DO值调节系统在PID控制回路，Smith的预估控制回路，复合算法(模糊Smith智能控制)控制回路下的仿真曲线进行对比。3)控制系统的实现问题。模糊Smith控制方案在河南某纸厂的实际污水处理系统中进行了编程实现，并进行了现场测试运行。模糊Smith智能控制将PID控制与模糊控制相结合组成模糊自整定PID控制，来增强系统的自适应能力；将常规Smith预估算法进行改进，来增强系统的抗干扰性。模糊Smith智能控制在系统响应速度、超调量以及延迟时间，\n增强系统抗干扰能力等特性上均有明显优势。在河南该纸厂应用表明本论文提出的新算法是切实可行的，系统控制性能稳定，完全能满足工艺控制要求，提高TDO值控制效果，在实际应用中有着广泛的推广价值。关键词：污水处理，溶解氧处理，DO值控制，模糊Smith控制，PLCⅡ\nSTUDYoNFUZZYSMITHINTELLIGENTCoNTRoLFoRDoINWASTERWATERDISPOSALABSTRACTInordertoadoptenoughoxygenandabsorptorganiccompoundssolublinginwaterbytheactivatedsludge，Wemuststormoxygenintothetankcontinuously．ButtheprocessofbiologicalfiltervarieswiththebiologicaldynamicandthedynamicsofDOmeasurement．Whilethetimevaries，itchangeswithwaterflowing，alkaliconcentration，aswell嬲sewagerefluxing．SoWeCannotsetupanaccuratemathematicalmodelasnonlinearandstrongcouplingbetweenvariables．Ifweadoptroutinecontroltechnique，suchasPID，tohaveafinecontrol，usuallycan’treceiveanidealresult．IfWeadoptadvancedcontroltechnologyandahighdegreeofautomationcontrolsystem，itwillenhancetheefficiencyandqualityofwatergreatly．Sotheresearchhashighertheoryandapplicationvalue．AtthesKmetimeDOhasbeenwidelyappliedinchemicindustry,lightindustryandotherprocessofenvironmentalprotection，SOitalsohassomeextentpopularizingvalue．ThethesisbasesonwastewatertreatmentsystemofHenancertainpapermakingplant，developstheoryandapplicationoftheDOvaluetechnicalresearchinpapermakingindustry,themainworkandinnovationareasfollows：1)FuzzySmithcontrolinDO—valuedofwastewatertreatment．Fuzzycontrolisarule-basedcontrolanditdoesnotneedtosetupprecisemathematicalmodeloftheobject．Ithasacertainlevelofintelligenceandrobustness．Buttheabilityofownsystemperformancecomparisonofsteady—stateisbad，itisdifficulttoreachahighercontrolprecision．Smithpredictivecontrolcaneliminatetheeffectsoftimedelay，reducetheovershoot，enhantesystemstability，speeduptheadjustmentprocess，andexpressdeliverysystem，butitwaschargedwithrequiredprecisemathematicalmodeloftheobject，orwhentheobje¶metersarebroaderthanthoseofchangelarge，itisineffectivecontrolentirely，andsuppressionofinterferenceeffectspoor．Inthispaper，WecombinedfuzzycontrolwithSmithpredictivecontrol，basedonthecompositealgorithmonHI\nthebasisoftwoalgorithms．2)Mathematicalmodelingandsimulatinganalysis．ThethesisbuildsmathematicalmodelofthisD0valueadjustingprocessandsimulateswithMAⅡ，AB．3)’rherealizationofcontrolsystem．FuzzySmithintelligentcontrolistakenintooperationinapaper-makinglineinHenan．neFuzzySmithcontrollercompositealgorithmPIDcontrolandfuzzyself-ttmingPID，toenhanceadaptivecapacityofsystem；conventionalSmithforecastalgorithm‘1ats，addPIDcontroller,toenhancetorecastalgorithmImprovementsaPD，anti_interferencesystem．ComparingSmithfuzzyintelligentcontrolloopwithsinglePIDcontrolloopandsmithpredictivecontrolloopCanfindthatSmithfuzzyintelligentcontrolsystem’Scontrolperformanceisbeaerthanothertwocontrolsystems’．Assameassimulationresults，thefactruntimetrendcurveprovesthatnewalgorithmispractical；thiscontrolsystem’SperformanceiSverygoodandCansatisfyrequirementsofmanufacturercompletely,andimproveDOvaluecontrolperformanceobviously．SoapplicationofSmithfuzzyintelligentcontrolinD0valuehasanextensivespacetopopularize．KEYWORDS：wastewatertreatment，dissolvedoxygentreatment,DOvaluecontrol，Smithfuzzycontrol，programmablelogiccontrollerIV\n目录摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．IABSTRACT⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯III1绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．1水资源及我国污水处理的状况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．2国内外水处理溶解氧研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．21．3DO值控制的提出及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．4本文的主要研究工作及内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯．：⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯42污水好氧处理及其工艺描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯52．1污水处理的概念和基本处理方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯52．2污水的好氧处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。62．2．1好氧处理概述。j⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62．2．2好氧处理的原理及抑制因素⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．62．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．73系统建模⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯83．1溶解氧控制系统模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。8’3．2模型参数理论分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。83．3溶解氧的模型与参数初整定⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．94模糊Smith智能控制方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1l4．1PID控制的基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯j⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1l4．2PID各参数的作用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．114．3PID参数整定方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯134．3．1PID参数整定的一些准则⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯134．3．2几种PID工程整定方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯154．4PID的局限性及解决办法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯164．5模糊控制算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯174．5．1控制器系统结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯174．5．2模糊控制器的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯：⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯184．5．2．1确定模糊控制器的输入输出变量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯184．5．2．2输入输出变量的模糊化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯194．5．2．3量化因子、比例因子及确定方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。214．5．2．4模糊控制规则的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．224．5．2．5模糊决策⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯23\n4．5．2．6模糊判决⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯244．5．2．7模糊控制查询表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。254．5．3模糊参数自整定PID的结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯264．6模糊控制器的缺点及解决方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯274．7模糊Smith智能控制方法的提出及应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。274．7．1Smith预估控制概述及其补偿原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯274．7．2改进的Smith预估控制器⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．294．7．3模糊Smith智能控制方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31’4．8模糊Smith智能控制方法的程序实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯324．9本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。345系统仿真⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．355．1控制器的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯“⋯⋯⋯⋯．．355．2D0仿真⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。385．3仿真结论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯465．4实时运行曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．465．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。476污水好氧处理自动控制系统的设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯486．1好氧工艺流程介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯486．2自动控制系统的硬件设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．496．2．1西门子SIMATICS7．300⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯496．2．2自控系统的硬件结构及配置⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．496．3自动控制系统的软件设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。526．3．1污水好氧处理系统主要控制单元简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯526．3．2西门子SIMATICSTEP7编程软件简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．536．3．3自动控制系统的软件结构设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯536．3．4上位机组态软件WINCCV6．0简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯546．3．5HMI及其主要功能介绍⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．556．3．5．1监控画面的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯556．3．5．2数据归档与历史趋势的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯56’6．3．5．3自动报警的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯566．3．5．4权限设置的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯576．4本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯577结论与展望⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯58致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．59参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯60攻读学位期间发表的学术论文⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯63原创性声明及关于学位论文使用授权的声明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯65Ⅱ\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究1绪论1．1水资源及我国污水处理的状况随着我国人口数量的急剧增长，工业化的加快和经济的快速发展，我国污水的排放量日益增加，使水体污染非常严重。水体污染问题已经成为2l世纪全球资源环境的首要问题，严重影响和制约了社会的发展。中国环境监测总站公布的2008年全国环境质量状况表明，全国地表水746个国控断面I～Ⅲ类水质比例为47．7％，劣V类水质比例为23．1％，七大水系I～Ⅲ水质断面比例为55．0％，劣V类为20．8％【I】。中国的水资源非常匮乏，水资源的人均占有量为2300立方米，是世界人均量的25％，而且在地理分布上非常不均匀。现在我国超过一半以上的城市存在供水不足的情况，其中有近五分之一的城市属于严重缺水(21。中国水资源存在先天不足，同时我国水资源污染程度又非常的严重，世界其他国家的水体污染，以泰晤士河黑臭缺氧为代表的第一代水污染，以及重金属、有毒化学品为代表的第二代水污染，营养元素超量为代表的第三代水污染在中国高速发展工业的压力下，三代污染在近十几年同时出现。水污染日益严重，然而目前我国污水处理厂的工艺流程还很落后，大多数的污水处理厂还是应用三级处理方法，有的甚至还停留在一、二级的落后的处理阶段，存在缺乏高变频调速装置、高度智能化计量泵以及设备陈旧OHO'J、处理率不高、处理成本昂贵、落后的生产管理等问题，在工艺开发、工程设计和运行管理中普遍没有采用系统仿真和控制技术。而且我国在上世纪90年代以后污水处理自动控制研究才起步，自动控制系统逐步应用于污水处理厂ffJ-00]，由于污水处理存在着非线性、强耦合、大时滞等特性就使得污水处理控制目前仍然停留在对某些点，对某些量的控制上。一般废水处理厂并没有将水体的作用机理与控制的思想结合起来，而是将重点放在水体内部污染物的生化反应以及通过设备物理净化的方法上面。对污水的控制状况也只是在数据测量显示、或者对电机设备的启停控制上面。在污水处理操作单元自动控制的研究和开发方面仍远远落后于发达国家，因此中国的污水处理状况与国外相比，就更加的艰辛和困难。污水处理的运行费用十分庞大，近年来逐渐由粗放型转向集约型的发展趋势，因此在污水处理过程中应用自动控制技术具有重要的经济意义和社会意义。我国一直都非常重视环境保护和污水处理工作，多家环境重污染企业已被国家环保总局陆续关停。因此相关机构研究更为有效的污水处理方法日益迫切。由于污水处理系统过程的特点是多变量、非线性、时变性与随机性，所以污水处理系统存在着不稳定性和不确定性，精确的\n陕西科技大学硕士学位论文数学模型很难建立。同时污水处理系统的控制属于多目标控制，因此采用传统的控制方法控制很难达到要求，然而具有自学习、自适应和自组织功能的智能控制系统，对于复杂的污水处理动态过程的控制特别适用，虽然解决所有的问题并不能全部依靠智能控制，但实际的控制结果表明它至少可以从各方面提高过程品质。因此智能控制已经成为该领域一个研究热点与前沿课题，显示出极为广阔的应用前景【111。1．2国内外水处理溶解氧研究现状对于DO(dissolvedoxygen)值的控制过程，国外起步较早，其中包括PID控制、自适应控制、非线性线性化控制和基于模型的控制系统。近几年来有些学者利用智能控制中的模糊控制和神经网络研究如何控制DO值，提供了一些应付非线性和不确定过程的方法。FERRER，RODRIGO等人于1998年描述了控制过程的模糊控制器，控制规则是通过总结操作者经验而获得的。YURUEY-FANG和LIAWSHU．LIANG于1998年提出了一种实时控制方法。BongardsM等人于2001年发展了一种模糊控制和神经网络结合的控制方案。PUNALA，ROCCAE等人于2002年提出专家控制系统应用于污水处理中。BongardsM和EbelA等人于2004年描述了对于DO控制的基于预测控制方案的另一种神经网络。在国内早在50年代，人们就开始了对DO值控制的研究，最初采用传统的PID控制，近年来，人们不断尝试运用新的控制方法解决这一难题，很多专业人士都在寻求用非传统的控制方法实现对DO值过程的高质量控制，并取得了许多有益的经验，同时为进一步的研究提供了可供借鉴的思路。1)杜树新【·：】等提出的污水处理生化过程建模与控制，以污水处理中的溶解氧控制对象为研究目标，建立数学模型，并将模糊控制应用于DO值得控制，实际应用结果表明，该模糊控制策略，所取得的控制效果远优于常规的PID控制效果。2)安坤f13】等所做的氧化沟系统中溶解氧智能控制系统的研究，运用模糊推理规则，满足了污水处理的工艺要求。3)刘超彬t·l等设计了一种自适应模糊神经网络控制方法，对DO质量浓度进行控制，通过调整量化因子减小系统的静态误差，最后成功实现了DO的精确控制。‘4)另外，于广平J等嗍在污水处理过程的DO控制策略研究加入专家控制的思想，提出仿人智能控制(HSIC)。然而我们也应看到，每一种DO值过程的特性并不完全一样的，没有一种通用的控制方法对各种对象都能够取得好的控制效果。另外，对于解决同时具有非线性与大滞后特性的对象的控制问题，人们始终没能找到精确而理想的控制方法，虽然现有的控制方法相对于传统控制器，能在某些方面得到较好的控制效果，但都是针对特定对象为满足2\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究生产要求而设计的，还不能根本解决这一类对象的控制问题。而且大多数的研究工作还仅仅停留在仿真器的模拟或者实验室的测试阶段，实际污水处理过程并没有得到应用。在目前的实际情况下，大部分的污水处理的DO值控制仍处于人工控制或半自动控制水平，一般普遍采用的是传统的PID控制算法，控制效果很难令人满意，因此产品质量得不到保证，同时环境遭受严重的污染，原材料也存在严重浪费的情况。虽然目前国内外的研究已经取得了一些成果，但实际离生产应用仍有一段距离。所以运用现代智能控制技术对DO值实现稳定控制仍然是一个富有挑战性的课题。1．3DO值控制的提出及意义DO值控制质量的好坏决定着污水处理的达标程度，因此DO值的控制在污水处理过程中占有十分重要的地位。这是由于在污水处理过程中，大都要对水的DO值进行检测与控制，然而曝气生物滤池工艺中曝气过程具有好氧微生物的动态性和DO测量的动态性。且具有污水流量变化、含碱浓度变化以及污水回流而导致的时变性、非线性及变量之间的强耦合性，无法建立准确的数学模型，故已成为工业自动化控制中较薄弱的环：。节之叫州t叼，于此同时由于过程的非线性以及辨识形成数学模型较难等原因，DO值控制已被被公认为最难控制的过程之一。由于污水处理的溶解氧控制过程是一个具有本质非线性、大时滞、强干扰的复杂控r制对象，所以也并非容易取得满意的效果【·观。假如我们采用了智能控制技术和高水平的自动化控制系统，污水处理的效果和效率将大大提高，并且由此所带来的社会效益和经济效益是不可低估的。所以，本文所研究的课题具有较高的理论与应用价值。1．4本文的主要研究工作及内容安排在查阅大量文献的基础上，本文以河南某纸厂污水处理系统为研究背景，研究该处理系统中的好氧工段DO值控制系统，并将模糊控制理论和Smith预估控制应用于污水处理系统中，设计出一套适于该污水处理DO值控制的模糊Smith智能控制系统，该系统结构简单且控制效果良好。以西门子S7．300PLC作为控制单元，设计控制系统应用于实际工程项目中，为DO值自动控制提供了一条切实可行的途径。其主要研究的内容与方法包括：1)首先介绍我国水资源状况以及污水处理过程的控制现状，提出DO值控制在水处理中的意义，经过查阅资料，了解了国内外学者在DO控制方面所作的工作以及进展情况；2)简单介绍该项目污水好氧处理的工艺流程以及自动控制系统的软、硬件设计；3)结合项目，针对污水处理过程DO值控制，明确了控制要求以及控制的难点；\n陕西科技大学硕士学位论文4)学习模糊控制和Smith预估器的作用原理，并且将其应用于DO值的控制回路，运用模糊Smith智能系统的新方法，详细叙述该控制器的设计过程；5)通过MATLAB仿真将模糊Smith智能控制同传统的PID、Smith预估控制作比较，确定模糊Smith智能系统控制算法的控制优势，并应用于实际项目中；6)就理论研究及工程实现等工作进行总结和结论，并展望进一步的工作。1．5本章小结本章主要讲述水资源状况以及水污染处理的现状，介绍了本课题的研究背景、国内外的研究现状以及研究内容和意义。4\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究2污水好氧处理及其工艺描述2．1污水处理的概念和基本处理方法所谓污水处理也就是运用物理的方法将污水中的污染物分离出来或者运用化学的方法将污染物分解并转化为无害和稳定的物质，从而使污水得到净化。根据化学性质和物理形态不同污水中的污染物可进行分类【刎【：-】：表2-1污染物的分类Tab2-1classificationofpollutants有机物化学性质无机物固体悬浮物物理形态胶体污染物质污染物分类溶解性污染物质可降解有机污染物微生物降解性能难生物降解有机污染物不可生物降解有机污染物根据作用原理和去除对象的不同，现代的污水处理技术可以分为物理法、化学法和生物法三大类。污水处理的过程是非常复杂的，依照污水处理深度不同分为：一级处理、二级处理和三级处理。所谓一级处理就是简单滤掉和沉淀去除较大的颗粒和撇去漂浮的油和脂；而二级处理是生物处理以及去除COD，新建的厂还要进行脱氮除磷处理；所讲的三级处理就是减少出水微生物和病原体，采取的措施一般为：膜滤、深床过滤以及消毒(臭氧、液氯或紫外线)。在一级和(或)三级处理中还可以通过化学沉淀法除磷嗍。在目前的实际情况下，多数的污水处理厂一般都以一级处理作为预处理，将二级处理作为主体工艺，深度处理的使用相对较少。污水处理工艺要根据废水特性、处理规模、处理程度及当地具体条件进行选择，要选择具有较强的适应性，能适应不同负荷的变化、造价合理、管理方便、运行稳定、维修方便、节省能耗、较强的针对性和符合处理废水的要求是选择具体处理工艺的基本要求【列。5\n陕西科技大学硕士学位论文2．2污水的好氧处理2．2．1好氧处理概述所谓好氧生物处理就是在有分子氧存在的条件下，通过好氧微生物降解有机物，使其稳定、无害化的处理方法。在好氧生物处理过程中，好氧微生物利用废水中存在的以溶解状与胶体状为主的有机污染物，作为营养源进行好氧代谢。在该处理过程中，被置于处理装置中大量的好氧微生物，以大量的污染物作为食物供给这些微生物。由于这些微生物主要是好氧种类，因此必须向装置内持续不断的提供充足的新鲜氧气。通过细菌和原生物的代谢活动，有机物被微生物摄取后约有三分之一的有机物被分解和稳定，并提供其生理活动所需的能量；大约有三分之二有机物被转化，合成而成为新的细胞质，也就是微生物自身进行生长繁殖。在实际的污水处理工程中，好氧生物处理法有两大类：活性污泥法和生物膜法。好氧生物处理过程具有以下四个优点：1)处理过程的反应速度快；2)处理过程所需的反应时间短；3)过程对温度的适应性好；4)处理过程中散发的臭气少，而且处理装置容积较小。所以，目前对中、低浓度的有机废水，或者说BOD浓度小于500mg／L的有机废水，基本上采用好氧生物处理、法【州。2．2．2好氧处理的原理及抑制因素通过细菌和原生物的活动将剩余的有机污染物转化成二氧化碳(C02)和水(H20)以及能量和新的细胞物质。影响好氧生物处理的因素主要是温度、pH、营养物、供氧、毒物和有机物性质等嘲柳。1)温度：依照细菌生长的最适宜温度范围，细菌可分为三大类：低温、中温和高温。嗜冷菌的最佳生长温度为4．10℃，嗜热菌为50．55℃，嗜温菌为20-40℃，一般污水好氧生物处理在15．35℃内运行，低于10"C或高于40℃的温度情况下，会降低去除BOD的效率，获得最佳效果的温度为20．30℃。一般情况下微生物在5．35℃内，温度每增加10．15℃时，微生物活动能力将会增加一倍。2)pH：由于废水氢离子的浓度对微生物的生长有直接的影响。因此好氧生物处理系统最好在中性环境中运行，一般情况下PH在6．5．8．5范围内。微生物在pH>9或pH<6．56\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究时生长受到抑制。当PH低于6．5时，细菌在争夺食料中不如真菌占优势，因此会产生微生物形成的固体沉降性能不好的问题。3)供氧：提供足够的溶解氧在好氧生物处理过程中是至关重要的一个环节，如果供氧不足常常会出现厌氧状态，好氧微生物正常的代谢过程会受影响，同时会滋长丝状细菌。为了确保微生物的正常代谢和沉淀分离性能的良好，一般要求溶解氧维持在2．0mg／L左右。4)营养物：由于微生物的代谢需要一定比例的营养物质。所以除了需要以BOD表示的碳源外，还需要氮、磷和其它微量元素。日常的生活污水中就含有微生物所需要的各种元素；而在有些工业废水中则缺乏某些象氮、磷等关键的元素，这种情况下就需要投加适量的氮、磷等元素或者生活污水。可根据下式估计好氧生物处理对氮、磷的需要量：BODs：N：P--100：5：1．5)有毒物质：包括重金属、氰、H2S等无机物质和某些有机毒物，污水中对生物处理有毒害的物质很多。毒物的毒害作用与pH值、水温、溶解氧、有无其它毒物及微生物的数量和是否驯化等有很大关系。2．3本章小结本章主要叙述了污水处理的概念、工艺、常用的处理方法。介绍了好氧处理过程的基本工作原理以及影响处理效果的因素。7\n陕西科技大学硕士学位论文3系统建模3．1溶解氧控制系统模型大多数的工业过程的数学模型都是高阶的，在系统的控制上高阶模型只比低阶模型略好，所以没必要使用复杂的数学模型模型鲫。一般都要对工业过程进行降阶处理，将大部份工业过程近似为一阶纯滞后惯性环节或二阶纯滞后惯性环节【2町。对于溶解氧控制系统，为理论分析方便起见一般用比例环节、一阶惯性环节和一个延迟环节来近似。其传递函数为：G(s)=Ke-rS／(始+1)(3一1)式中K一增益系数；丁一时间常数；f一纯滞后时间：3．2模型参数理论分析由上述可知，溶解氧的模型可用惯性环节和纯滞后环节来表示，动态方程是一个一阶微分方程，形式为：Td畎t)+议t)：Kx(t)戤其传递函数为：，其中的惯性环节的(3-2)G(s)：些：j二(3—3)奴s)l+乃当输入为阶跃Jl；6时，可用拉氏变换求其响应函数：Y(t)=r1瞰s)】=r1【G(s)文s)】=r1【jl+LTs×争】=哦(1一e并)(3—4)由于阶跃响应曲线是指数上升曲线。所以当响应时间趋于无穷大时，可得“t)的终止值为：“∞)锨(3—5)y(t)的初始(间)的上升速度Y’(0)为：八o)：．dX_Yl：堕P{l：鱼：型(3_6)dtl。IorI|Ior在实际的实验中可知，响应曲线的起始的与输入的阶跃％成线性关系，由曲线上任8\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究意一点作该点的切线，该速度是上升最快的。由上式可得：“oo)=Ty’(0)(3-7)也就是说时间常数丁是阶跃响应曲线从原点到达函数的最终值“∞)需要最短的时间值，它是上升时间最短，速度最快的。如果要求出时间常数T的具体数值，一般做法是从原点0做阶跃响应曲线的切线，这时假如此切线与函数最终值灭∞)的水平渐进线相交与一点E，则OE在水平时间轴上的投影即为所求时间常数r，但这样做一般不太准确，是一种粗略的做法。通常是从阶跃响应曲线上选一点F使F上的函数值y(t)满足：．!I“t)b=哦(卜e7)l=哦(卜e。1)=0．632y(ao)(3—8)Il-r由F点做Y轴的平行线，它与函数的最终值吠oo)的水平渐进线相交于点E，则OE(最大上升速度)即为所要求的切线，在横坐标时间轴t轴上得到丁=fo．632。如图3—1所，o．632tY终值图3=1惯性环节阶跃响应图3-2滞后环节阶跃响应Fi93-lInterpialinkstepresponseFi93—2Laglinkstepresponse对于本文的溶解氧控制系统，由上述可知，其模型可用惯性环节和一个纯滞后环节来表示。纯滞后环节的引入在响应曲线上表现为原图曲线沿x轴对】，轴的平行右移。要求溶解氧控制系统中的时间常数丁和纯滞后时间f，可以在拐点Q处做响应曲线的切线QLN。切线QLN于横坐标轴相交于一点L，与最终值灭oo)的水平渐进线相交于点N。则横坐标轴上OL即为溶解氧控制系统的纯滞后时间r，而切线LQN在横坐标轴上的投影就是要求的溶解氧控制系统的时间常数丁。如上图3-2所示。K、丁、f数值可由(3—9)求出：，足=掣，T=t2一rl，f=rl—to(3_9)3．3溶解氧的模型与参数初整定本文的控制对象以河南内乡某纸厂为背景，对象参数的识别，为在标准状态下(水温为20"(2，氧化沟进水中溶解氧浓度为零，标准大气压)，对过程前向通道输入阶跃响应信号进行测试。得到过程的稳态增益Ks=7．8125，时间常数‘=72s，检测滞后时间为9)1．．∞蚍雅y矽∞仉O示\n陕西科技大学硕士学位论文___-___-___--___I_●--●__I__●I-_-_-__-●-_-___-_I___l___I__一f=30s．因而溶解氧传递过程前向通道的传递函数可表示为G(J)=Ke-rs／(Ts+I)=7．8125e-30s／72s+I’(3—10)10\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究4模糊Smith智能控制方法4．1PID控制的基本原理在控制系统中最常用的控制是PID控制。常规PID控制系统原理框图如图4-1所示。系统主要由模拟PID控制器(比例、积分、微分)和被控对象组成。图4．1模拟PID控制系统原理图Fi94-1ThestructureofanalogPIDcontrolsystemPID控制器是线性控制器，根据给定值，．(f)与实际输出值y∽之差来构成控制偏差。P(f)=，(f)-y(t)。(4-1)将所构成控制偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)通过线性组合以构成控制量，实现对被控对象进行控制，故称为PID控制器。控制规律为：、砸)=砷(f)+寺fe(f)班+半】(4．2)或写成传递函数形式为：O(s)=U(s)／E(s)=Ke(I+I／TIs+乙s)(4．3)式中K，——比例系数；￡——积分时间常数；毛——微分时间常数。4．2PID各参数的作用(1)比例(P)具有比例控制规律的控制器，称之为比例调节器P，它的输出信号“以及输出、输入之差信号e具有线性关系，关系式表示为：材(，)=Kee(t)(4-4)由上面的关系式可以看出只要输出与输入之间产生偏差，控制器立即会成比例的改变输出值，以此来消除输出与输入之间所产生的偏差值。\n陕西科技大学硕士学位论文比例调节器能够快速的调节偏差，是系统的输出与输入保持一致，这对于系统自身具有自平衡能力的控制对象来说，由于比例调节器的控制作用，致使系统产生静差：而对于存在滞后环节的系统，可能由于比例调节器的控制作用的存在使系统发生振荡，导致系统动态性能变差。这是引入比例调节器后给系统带来的不可避免的一大弊端。比例系数K，取值有一定的范围，并非取值越大越好，取值大可以使系统的输出迅速增加，缩短系统响应的时间，使系统快速达到稳态值，对提高系统的控制精度有利。但是如果K，取值过大，系统会发生激烈振荡，存在严重超调，反而更不利于系统的稳定。如果比例系数足，取值小，这样有利于系统的稳定，减少超调量，避免使系统发生激烈振荡，同时会增大系统的稳定裕度，然而却会使系统的调节时间过长，系统的精度降低。一般在工程实践中，根据系统控制过程中各个不同阶段对过渡过程的要求，初始阶段KP取值一般较小，以免响应迅速变化对系统本身造成大的冲击。因此应逐步增大KP取值，边看曲线的实际效果，一边增加K，取值及增加的幅度等。在控制过程的中期，这一阶段可以适当加大K，，使系统较快的达到稳态值，减小曲线的上升时间和提高系统的动态精度的目的。而在过渡过程的后期，一般要将KP调小，因为此时系统响应已接近稳态值，较大的K，取值，会使系统产生超调而且不利于静态精度的稳定。(2)积分(I)具有积分作用的调节器称之为积分调节器，其输出信号变化duldt与输入、输出之差e成线性关系，关系式表示为：d“ldt=Ol乃)e(4·5)或“=(1仍)fPdt(4．6)一旦输出与输入的值不相同，输出信号将快速的增大。直至偏差信号e消失，此时控制信号将仍然保持原值不变。控制信号为常数。对于积分控制器而言，只要存在偏差信号e，输出信号就会不断的增加。如果系统存在一个稳定状态，则积分控制器输入和输出保持一直，是无静差情况存在的。积分控制器主要作用为提高系统的抗干扰能力，消除系统的静差。由(4—5)式可以看出正取值越大积分的作用越慢，乃取值越小积分作用则越快。即乃越大，积分作用越弱，反之则越强【29l。积分调节器能够快速的调节系统的静差，是系统的输出与输入保持一致，增大积分作用即正取值小，对系统减小静差有利，但乃取值过小则会造成过强的积分作用使超调量增大，系统不稳定有可能会引起剧烈振荡。减小积分作用即增大正的取值，这样有利于系统稳定，超调量减小，同时可以避免系统发生振荡，但是不利于系统消除静差。12\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究一般在工程实践中，在初始阶段一般正取值较大，即积分作用弱一些。这样可以避免积分饱和现象以及给系统造成的较大超调量；在响应过程的中期，Z取值比初始阶段小些。适当增大积分的作用，这样可避免对系统动态稳定性造成影响：而在后期，为提高调节精度，减小系统的静差，此时乃取值较小，即此时要增大积分的作用。(3)微分(D)具有微分作用的调节器称之为微分调节器。在微分调节器中输出甜与被调量或其偏差对于时间的导数成线性关系，关系式表示为：“=％妾=乙(冬一譬)(4．7)“l其中死一⋯微分时间常数。由(4．7)式可看出微分调节器输出仅与偏差变化有关，即输出与输入之差无变化时，微分不起作用，可见微分调节器不能消除系统静差。微分调节器对系统响应具有某种程度的预见性，能够提前对系统响应作出判断并进行调节。微分调节器能够使系统的超调减小，避免系统振荡，以达到使系统稳定的目的，同时它能够使系统迅速达到稳态值，减小系统的调整时间，从而改善了系统的动态特性。微分调节器抗干扰能力较差。增加微分作用，亦即品取值增大，这样会使系统的响应时间缩短，使系统快速达到稳态值，同时系统的超调量较小，有利于系统的稳定，但同时微分调节器会使系统对扰动变得敏感，易引起系统的振荡，由于微分调节器的引入系统对外界干扰抑制能力减弱，并且死取值过大还会使响应过程过分提前制动，而延长过渡时闭30】。减小微分作用，亦即死取值减小，会造成系统的超调量增加，同时系统的响应变慢，稳定性变差。不利于系统的稳定。·微分调节器在实际工程中，一般不单独使用，与比例、积分配合使用。在调节系统的响应时，初期阶段微分死取值较大，这样会使系统的超调量减小甚至会避免超调量的产生；而在中期阶段，％取值一般较小，且保持其值不变。可以避免系统对死的变化敏感所引起的振荡等情况的发生；而在系统响应过程的调节的后期，瓦的取值还要应再小些，这样调节器对系统响应曲线的调节作用会减弱，并能够弥补在那开始阶段死取值较大时对系统动态性能的影响，缩短调节时间以及减小对系统的抑制能力。总体上利于系统的稳定，使系统的控制品质得以提升。4．3PID参数整定方法4．3．IPID参数整定的一些准则PID参数整定也就是设置和调整PID各参数，使控制系统的响应过程达到满意的品\n陕西科技大学硕士学位论文质。设广义对象特性G0)为：G(J)=Ke一"／(Ts+1)(4-8)广义对象特性可归结为K，丁和f三个参数值。根据K，，正和死在PID控制中对过程品质的影响，可归纳为如下的整定准则：1)稳态特性参数(广义对象)：K，K：开环总增益。由于比例调节器的输入与输出存在线性关系，所以K取值与KP取值也应遵循以下的准则：K取值大，足P取值应小，反之依然。在实际的工程项目中尤其要注意这一点。如变送器的量程调小的时候，相应的K。也要减小；2)对象的动态参数(广义)：在控制系统中，f肛越大系统越不稳定，因此群取值应选小一些。同时乃肛和％肛应选取适当的数值，常取乃=2r，％=o．5r；3)比例作用：比例控制器是现代工业控制中常用的基本控制器。在工程实践中，PID参数的确定原则是先不引入微分和积分，在单纯的比例控制作用下，观察系统响应曲线的变化情况，调整K，值获得较为理想的曲线，然后在比例调节的基础上，再引入乃和乃；4)积分作用：积分控制器的输出量与系统输入、输出之间的差值呈线性的关系，它以消除余差为目的，只要输入和输出不一致，积分都会在起作用。理想情况，当输入与输出静差为零时，输出也会保持原值不变。一般取巧=2r或r／=(o．5～1)Tv。瓦：振荡周期。积分控制器加速了系统达到稳态值的时间，因此此时系统的比例参数P，就要比原来设的小些。一般要小10％；5)微分作用：微分调节器中输出“与被调量或其偏差对于时间的导数成线性关系，对系统响应具有某种程度的预见性，能够提前对系统响应作出判断并进行调节。微分调节器能够使系统的超调减小，避免系统振荡，以达到使系统稳定的目的，微分控制器的引入主要是为了解决滞后环节对系统控制品质的影响。微分调节器在实际工程中，一般不单独使用，与比例、积分配合使用。一般取％=(O．25～O．5)乃；6)微分作用的引入问题：微分作用主要是对系统控制的预见性调节，对于高频噪声以及流量控制系统，一般不采用微分控制器，这是因为引入微分控制器使高频信号也被放大，不利于控制系统的稳定，系统的控制品质非常不好。有流量控制系统中一般引入反微分控制作用；7)关于稳定性指标：加入PID调节器以及调整控制器各参数的目的归根结蒂是要实现系统的稳定性，使响应曲线快速、平稳的达到稳态值，超调量小等好的控制品质，这是系统控制首要的要求和前提。系统稳定性能通常用衰减比来衡量，常取刀=4：1或10：1。同样的衰减比刀可以有各种不同KP和乃的组合。这是因为：14\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究甜专f叫可以看出，要使系统的输出和输入保持不变，小与砟和乃取值无关；(4．9)甜应稳定一个合适的值上，而u取值的大8)衰减比刀的选取：一般选择衰减比刀=10：1，这是因为有些系统在阶跃变化下【y(oo)-y(0)】的值较大，取衰减比刀=4：1，系统的超调非常厉害，系统不易稳定。有可能发生震荡等情况。所以宜取衰减比刀=10：l，对系统的稳定更有利。4．3．2几种PID工程整定方法(1)衰减曲线法首先系统在纯比例控制作用下，找出响应曲线满足规定衰减比丹的比例度瞑(％)；对于随动系统衰减比取刀=10：1，同时测出上升时间f，和瞑(％)；而对于定值系统衰减比取n=4：l，同时测出工作周期乙和疋(％)；按表4·1确定Pm参数。i’表4-1衰减曲线法整定参数Tab4—1SettingparameterofattenuationCUlNemethod万(％)写己P4PI1．2t罗s2z或0．ST,PID0．8瞑1．2I或0．3瓦1．2T,或0．3瓦衰减比读不清楚会给其它参数的确定带来一定的困难。由于衰减曲线法整定出的PID参数是采用试验的方法，对于系统本身的内部情况并不了解，甚至完全不知道。对于设计人员来说，系统就是一个“黑箱"，参数的整定完全凭借这些经验公式，从而其控制品质不甚如人意也是在情理之中的。(2)过程反映曲线法过程反映曲线法又称C．C法，是由柯恩(Cohen)和库恩(Coon)提出的。它整定PID参数的方法是基于过程的开环特性即对象特性。本法将多容过程等都近似为广义对象特性：G(s)=Ke呐／(Ts+1)柯恩和库恩利用上述近似模型来估算PID参数，其公式为：1)比例控制器K。=上T(1+三)p％f3T(4．10)2)比例积分控制器15\n陕西科技大学硕士学位论文耳=上r0‰r9+去)．Z：(30+3r／T)f19+12r／T3)比例积分微分控制器耳2瓦1rr(43+寿)(4．11)(4．12)(4．13)Z：(32+6r／T)f113+8r／T．(4．14)L：(—jl一一)f“11+2r／T(4．15)采用过程反映曲线法设计出来的PID参数对于高阶系统起到了很好的控制作用。但是一般的高阶系统模型很难得到很逼近的一阶加纯滞后模型，这种参数整定的方法对于模型的依赖性太强，所以其应用范围也受到了很大的限制。(3)临界振荡法临界振荡法是由齐格勒(Ziegler)和尼柯尔斯(Nichols)提出的一种PID参数工程整定方法。C．C法是利用系统开环响应曲线的数据对PID参数进行整定的，而临界振荡法是基于闭环响应的方法。它是基于频率响应分析。其步骤如下：1)使系统处于预期的工作点，这是设计的条件；2)用单纯比例作用构成闭环系统，调整K。取值使闭环系统达到等幅振荡，记下此时频率值U，以及临界振荡频率、比例增益和临界增益E；3)计算临界周期瓦=2州％[分／周]：4)利用K。和瓦，齐格勒和尼柯尔斯推荐如表4-2所示的公式。表4-2Z—N法PID参数整定公式Tab4··2PIDsettingparameterofZ-NmethodKP乃％PO．5K．PI0．45丘0．85瓦PID0．6瓦0．5瓦o．125瓦4．4PID的局限性及解决办法在冶金、机械、热工、化工等行业的工业过程控制中，PID控制器得到了最为广泛16\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究的应用，由于这些被控对象具有线性特性，因此只要将PID控制器中的KP、KI、KD参数调整好之后，就可以投入实际生产运行中去，PID控制器结构简单、稳定性能好、可靠性高，现场工作人员和设计工程师们对PID控制器都很熟悉。原理以及控制技术方面也较成熟，所以PID控制器是现代化的工业过程控制的重要控制手段。而实际的工业过程控制中，控制对象往往同时具有非线性、慢时变、纯滞后等特性。噪声、负载扰动和其他一些环境条件变化的影响下都有可能使控制对象的数学模型发生变化。这时用一组固定不变的PID参数去适应参数变化、干扰等众多的变化因素，实际控制效果就很难满意。人们为了提高PID控制器适应能力，满足对实际控制对象的需要，往往采取改善PID参数的自整定问题或者寻找新的控制模式[311。●一4．5模糊控制算法污水处理溶解氧具有纯滞后、时变、非线性的特点，对于这一类控制对象而言，如果采用常规PID控制器，控制效果往往不佳，达不到所需要的控制要求以及控制精度。模糊控制器不要求掌握受控对象的精确的数学模型，具有适应性强的特点，由于它是将PID控制和模糊控制两者相结合，因此不仅具有PID控制精度高的特点，而且还具有模糊控制灵活的特点，可达到较好的控制效果023-[3sl。4．5．1控制器系统结构PID控制器中的KP、KI、KD参数调整好之后，就投入到实际生产运行中去，一般情况下这一组参数就固定了不再变化。这些参数对于扰动以及设定值变化均不考虑，更不会兼顾系统的动态性能和静态性能。因此，引入模糊推理，利用模糊控制器的参数自调整功能，是系统获得好的控制品质。一般将模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制的维数【，司。偏差e、偏差的变化率ec、偏差的变化的变化ecc为模糊控制器的常用输入变量。一维模糊控制器输入量仅有误差一个变量，动态性能较差；输入变量为三个的控制器的控制规则十分复杂，因此，目前选用二维模糊控制器(以误差和误差的变化为输入变量)的应用最广泛。以误差和误差的变化为输入变量的称为二维控制器，二维控制器比一维控制器比多了偏差的变化率这一变量，偏差的变化率可以理解为偏差的速度，引入二维控制器动态性能比一维控制器要好，目前二维控制器应用非常广泛。输入变量为误差和误差的变化以及误差的变化的变化，称为三维控制器。三维控制器与二维控制器相比多了一个偏差的变化的变化，这一变量相当于偏差的加速度，输入变量为三个的控制器的控制规则十分复杂，虽然从理论上来讲，三维控制器的动态性会17\n陕西科技大学硕士学位论文更好，但复杂的控制规则在使用程序实现时成本非常高。经综合考虑，本文研究二维控制器的设计。4．5．2模糊控制器的设计模糊控制器(FC—FuzzyController)也称为模糊语言控制器(FLC—FuzzyLanguageController)，模糊控制规则是由模糊条件语句用语言来表达的逻辑关系。图4—2为模糊控制器结构框图[3"rl。图4-2模糊控制器结构框图Fi94-2Thestructuredia晷'amoffh：zzycontroller模糊控制器的输入和输出变量均为精确的数值，模糊控制器常采用模糊语言变量，用模糊逻辑进行推理，因此必须将要输入模糊控制器的数据变换成模糊语言变量，此过程称之为精确量的模糊化(Fuzzification)；然后进行推理、形成控制变量；最后将控制变量转换成一个精确的控制变量值，称之为去模糊化(Defuzzification，亦称清晰化)，并输出控制变量对控制对象进行控制。4．5．2．1确定模糊控制器的输入输出变量模糊控制规则是根据实践经验总结出来的，输入变量有误差、误差的变化及误差变化的变化，输出变量一般为控制量增量。一般将模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制的维数，一维模糊控制器输入量仅有误差一个变量，动态性能较差：输入变量为三个的控制器的控制规则十分复杂，因此，目前选用二维模糊控制器(以误差和误差的变化为输入变量)的应用最广泛。三种模糊控制器的结构如图4．3所示f3町。18\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究(a)一维模糊控制器(b)二维模糊控制器(c)三维模糊控制器图4-3三种模糊控制器的结构Fi94-3Thestructureofthreekindoffuzzycontrollers4⋯522输入输出变量的模糊化设计模糊控制器时，首先应把输入和输出变量由自然语言转化为模糊控制器所能识别的数值信息，这个过程便是模糊化(fuzzification)的过程，从而实现模糊控制算法。(1)输入输出语言变量的取值模糊化的过程是将偏差P及偏差变化率ec的精确量转换成模糊语言变量，即根据输入变量模糊子集的隶属函数找出相应的隶属度，将偏差P和偏差变化率ec变换成模糊语言变量E和EC。人们在对所认识的事物进行分级时，一般“高”、。“偏高"、“适中”、“偏低”、“低”等。对应人们对事物的分级习惯及认识事物的一般规律，在设计模糊控制器时，对模糊控制器的输入变量误差、误差变化率和输出量一般采用“正大"(PB)、“正中"(PM)、“正小"(PS)、“零”(ZO)、“负小”(NS)、“负中"(NM)、“负大’’(NB)等来表示。具体在实际应用中，所选取语言表达的变量个数要根据实际情况而定。要灵活选取，并不是一成不变的。在选取语言变量的数量时，既要考虑到控制规则的灵活和细致，同时又要兼顾简单易行的要求[391。一个语言变量的各个模糊子集之间并没有很明确的分界线，在模糊子集隶属函数的曲线上表现为这些曲线相互重叠。而选择相邻隶属度函数有合适的重叠是模糊控制器对于对象参数变化具有鲁棒性的重要依据。(2)模糊语言变量的隶属函数用模糊语言所描述的模糊规则实际上就是一个模糊子集，它通过隶属函数来描述模糊子集中各量的所属子集的程度。隶属度为l说明属于此子集的程度高，隶属度为O则说明属于此子集的程度低。可以用连续函数的形式来表示模糊集合，用离散形式也可以。模糊控制器的实际控制效果与隶属函数的形状和参数选择有直接的关系。隶属函数的形状及参数选择不合适时，有可能有实际的控制效果存在很大的偏差。一般隶属函数19\n陕西科技大学硕士学位论文常有对称三角形、对称梯形、高斯型。参数一般先初步确定，根据响应曲线的实际情况通过试验结果逐步进行修改完善。力求使控制效果达到最佳。当各模糊语言变量定义各自的隶属函数时要考虑到各个模糊子集之间的相互影响以及模糊子集对各自论域的覆盖程度。采用什么形状的隶属函数对某一控制目标是最优的目前尚未能够得到证明。所以，一般情况下大多依赖于经验或考虑处理方便来选择隶属函数。常见的隶属函数类型有以下两种：1)三角形隶属函数三角形隶属函数的形状与直线的斜率有一定的关系，因此在线调整的自适应模糊控制一般选择三角形隶属函数。一般可描述为：从x)=X一口b一口C—Xc—b口≤x≤bbc(4．16)2)高斯型高斯型隶属函数一般可表述为：’∥_(x)=exp[一((x—a)／b)2】(4．17)高斯型隶属函数适合于自适应、自学习模糊控制隶属函数。隶属函数曲线的形状由式(5．17)中的b来决定，b值变化时隶属函数曲线的形状也要发生变化，但b值取值的不同不会使系统的控制特性改变。三角形隶属函数、高斯型隶属函数是两种常用的两种隶属函数，此外还有梯形隶属函数、sigmoid型隶属函数、万型隶属函数等等。隶属函数曲线的形状分辨率有很大关系，曲线的形状越尖，其模糊子集的分辨率就越高；与之相反，曲线的形状越平缓，其模糊子集的分辨率相应的就越低，但平缓曲线的控制特性也是平缓的，而且系统稳定性一般较好。所以，在选择模糊变量的隶属函数时，在误差较大的区域宜用低分辨率的模糊集，而在误差较小的区域宜采用较高分辨率的模糊集[40l。(3)模糊语言变量模糊论域分级的选取在模糊控制系统中，模糊控制器输入量及输出量的变化范围成为该量的基本论域，如输入变量误差、误差变化的变化范围称为输入量的基本论域，被控对象实际所要求的输出变量的变化范围称为输出量的论域。模糊论域可表示为：E=[-n，-n+19o-090，⋯，刀-1，刀】EC=【-m，嘲+1，⋯，0'⋯，朋-1，脚】\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究U=[-I，-I+1⋯．，O，．．．，l-1，刀一般的，论域的量化等级分得越细，相应的该系统的控制精度也就越高，但是论域分得过细将使算法变得太复杂。不利于实现。给实际应用带来困难，这是事物矛盾的一面。输入变量误差和误差变化的论域一般选择甩≥6和m≥6，输出量即控制量的论域一般选择，≥6。这与语言变量的词集个数有关，能够覆盖整个论域，不会出现失控的现象。4．5．2．3量化因子、比例因子及确定方法(1)量化因子在实际的应用中，当用计算机来实现模糊控制算法时，一般需要经过计算机的计算得到得到计算机所需要模糊控制器的输入变量误差和误差变化。为在计算机内部进一步进行模糊化处理，一般先将输入变量从基本论域转换到相应的模糊集的论域，由于从基本论转换到模糊集的论域过程中需要将输入变量乘以相应的因子，已能够使两个域的数据达到各自的范围的目的，所乘的因子称之为量化因子。设误差P的基本论域为卜置，丘】，模糊论域为{一力，一n+l，．．．，O，．．．，n-1，玎>；误差变化Pc的基本论域为[一疋，我】，模糊论域为{一所，-m+l，．．．，0，．．．，m-1，m}；误差的量化因子屯及误差变化的量化因子k。分别由下面两个公式来确定：七|=1"1／x．(4—18)k=m倪(4·19)量化因子实际上相当于增益的概念，因此在这个意义上称量化因子为量化增益更合适一些。在运用中，模糊集论域的范围一般选择大一些，而模误差和误差变化的基本论域的范围一般选择的要小，因此量化因子大多都远大于1，如屯=10，k=120。(2)比例因子经模糊控制器给出的输出量一般不能输出给控制对象，首先要转化一下也就是先要将输出量转化到控制对象的变化范围里面，这样对控制对象才有效，才能够被控制对象接受。假如当输出量甜的基本论域为卜儿，儿】，而模糊论域为{-1，-1+1，．．．，O，．．．，l-1，毋；则输出控制量的比例因子的具体数值可由下式得出：’屯=y,／t(4-20)由于控制量的基本论域是连续的实数域，所以，从控制量的模糊论域到基本论域的变换，可以利用下式确定：儿=屯，口(4-21)式中功——是控制量模糊集论域中一个元素或者一个确定的控制量；21\n陕西科技大学硕士学位论文”，}——是一个确切定量；最．——是比例因子。(3)量化因子、比例因子的选择量化因子、比例因子都是因考虑论域的变换引出来的，所以对与输入变量误差和误差变化来说，量化因子为调整不同论域之间的覆盖范围起到了比例放大或缩小的作用，而对于输出控制量来看，比例因子只起比例的作用。使输出的信号得到处理后作用于被控对象。由于量化因子和比例因子的大小及其不同量化之间大小对模糊控制器的控制性能的影响非常大，所以量化因子和比例因子的选择非常重要的。实际的实验操作也充分的证明了这一点。因此确定量化因子和比例因子的数值大小，除了首先要计算机的字长以外，还要考虑计算机的输入输出接口中D／A和A／D转换的精度以及它们具体的变化范围。由上述可知如果量化因子免取值大时，系统的系统达到稳态值的时间会延长，系统本身的超调量会变大。这因为屯取值大时，误差的基本论域相对来说就缩短了，换句话说也就是误差变量的控制作用相对被放大了。若量化因子乞。取值大时，系统达到稳态值的时间会增加，响应速度变慢，但此时系统的超调量比较小，对系统本身的稳定十分有利。由此表明量化因子k取值的大小将直接影响系统的超调量的大小而且效果也非常明显。输出比例因子屯的大小会影响系统的动态响应时间，也就是说输出比例因子屯如果取值过小，则会使得系统到达稳态的时间变长，而当输出比例因子包取值过大时，系统有可能出现振荡，所以输出比例因子屯的大小直接影响到控制器的输出，因此通过调整毛．的值就可以直接影响到对被控对象输入的大小。4．5．2．4模糊控制规则的设计模糊控制器的所运用的控制规则是依据人员长期积累的控制经验，用语言表达的一种控制方式，推理方式是按人的直觉推理。模糊控制规则选择的正确与否将直接影响到对系统的控制效果，选择了正确的模糊控制规则才有可能获得好的控制效果，否则将会使系统的动态特型及静态特性都会受到影响，甚至使系统发生震荡，起不到应有控制作用。因此，模糊控制规则是模糊控制器的核心。模糊控制规则的选择是模糊控制设计至关重要的一步。一般模糊控制规则是通过对被控对象控制过程的观测，结合操作经验和专业技术知识经综合分析后做出的，这种控制决策实际上是某种控制算法的数值运算。利用模糊集合理论和语言变量的概念将控制算法的数值运算过程及所要达到的控制结果表达出来而\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究已，这就是模糊自动控制。通过对被控对象控制过程的观测建立控制策略的过程，实际上也就是建立模糊控制器的控制规则的过程。通常模糊规则由if-then、or、and等组合成语句。表示形式如下所示：矿E=NBandEC=NBOPNMOrNSD，．ZthenU=PB纩E=NBandEC=PSthenU=PMi7rE=NBandEC=PMthenU=PS原则上在模糊控制规则的设计时要考虑到误差大及小时的两个方面，误差大时，要想办法使控制量的变化将误差减小。而当出现误差小的情况时，一方面要考虑消除误差另一方面要考虑到系统本身的稳定。防止系统产生振荡和过大的超调。因此，模糊控制规则的建立要综合考虑，切莫顾此失彼，给系统带来不必要的麻烦。这是一个从系统的大局出发统筹兼顾的过程。表4．3所示的控制规则，是一类消除误差的二维模糊控制器的模糊控制规则。表4-3模糊控制规则表Tab4-3Fuzzycontrolrulestable＼＼ECE弋NBNMNSOPSPMPBNBPBPMOoNMPBNBPMoNSPMOPSOPMPSONSNMPSONMPMONMNBPBONMNB表4．3所示的控制规则不是固定不变的，而是要根据具体的控制对象和控制要求反复修改完善，这需要专业知识的学习提高以及长期的工作经验的积累，不能一蹴而就，而是一个循序渐进，不断完善的长期的过程。以使系统达到最佳的控制效果。从而更加有利于系统的稳定，最终达到使系统响应快、超调量小的目的。4．5．2．5模糊决策模糊决策也称之为模糊推理。如果要实现模糊控制，单单确定模糊控制器的控制规则还是不够的，还要用模仿人的不精确推理过程的方法来确定模糊控制中的近似推理法则，这样计算机才能够根据将输入的模糊信息借助于控制规则以及近似推理法则进行决策，得到所需的控制量。\n陕西科技大学硕士学位论文最大．最小合成运算(MAX．MIN—Operation)和最大．乘积合成运算(MAX．PROD．Operation)是模糊控制推理中较为常用的模糊关系合成运算，常用的推理方法有Mamdani推理(MamdaniInference)、Larsong推理(LarsongInference)等。下面详细介绍一下Mamdatti推理㈣。在模糊控制中普遍使用的方法是Mamdani推理法，本质它上仍然是一种合成推理方法，只是对模糊蕴含关系取不同的形式而已。Mamdani模糊蕴含关系彳专B用彳和曰的直积表示，即有彳_B=AxB即。R(u，1，)=彳(")^丑(1，)，因此有如下推理过程。1)模糊取式推理‘已知模糊蕴含关系彳专曰的关系矩阵，对给定的A‘，A‘∈U，则可推得结论B‘∈矿，且曰‘为B’=sup{A‘(”)人(么(“)^B(V)))(4-22)2)模糊拒式推理，已知模糊蕴含关系4一占的关系矩阵，对给定的矿，B‘∈V，则可推得结论A‘∈U，且彳‘为A+=sup{(么(甜)^B(V))AB’(∞}(4-23)ucV4．5．2．6模糊判决．经模糊规则处理的输出控制量U实际为一个模糊矢量，模糊矢量不能直接作用于控制对象上，事先要进行分解模糊处理，经模糊判决处理后将模糊矢量经转换成一个清晰的量，所以模糊判决也叫反模糊化。常用的判决方法一般有：最大隶属度法、中位数法(面积法)、权平均法(重心法)、最小最大重心法等。(1)最大隶属度判决法最大隶属度判决法遵循的基本原则是：选取在输出模糊集合中隶属度最大的论域元素进行输出，若在多个论域元素上同时出现多个隶属度最大值，则取其平均结果。若已知论域{一7，-6，一5，_4，一3，-2，一l，O，l，2，3，4，5，6，7}上的输出量z的模糊集合C为：C：一0．7C+盟+堕+堕+堕+丝+堕+盟+堕+塑+坚+堕+堕，则按照最大隶=——+——+——+——+——+——+——+——+——+——+——+——+——，Jl{IJj突照取灭永-7-6—5_4-3-2-10l256’7属度判决法，可以求得z的清晰量‰为：zo=【(一7)+(-6)+(一1)+o+l】／5=-2．6，则取整后可用量化等级中的-3级对应的精确值作为控制量的变化加到被控过程上。采用这种方法简便易行，而且突出了隶属度最大元素的控制作用，然而对隶属度较小元素的控制作用没有考虑，所以存在利用的信息少的问题。(2)取中位数判决法这种方法的原则是充分利用模糊集合所包含的信息，并且利用数学方法将描述输出模糊集合的隶属函数曲线与横坐标围成的面积的均分点所对应的论域元素作为判决结\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究果。取中位数判决法比较充分地利用了自己提供的信息量，但是存在计算比较繁琐的问题。’(3)重心法又称为加权平均法，亦即针对论域中的每个元素z。(净1，2，3，．．．，拧)作为待判决输出量z模糊集合C’的隶属度∥(x)加权系数，然后再计算乘积五心．(刁)(i=1，2，．．．，刀)对于隶属度和∑心．(毛)的平均值而，即。∑刁心(zI)毛=号—一(4-24)∑Pc．(刁)因此zo为所求的判决结果。由于毛为隶属函数曲线作．(毛)与横坐标X围成面积的重心坐标之一，重心算法便由此而得名。最后由语言变量与z的赋值表查出论域元素z0对应的精确量作为加到被控过程上的控制量。(4)最小最大重心法[42][48此方法由各模糊规则可得到推理结果冠(七=1，2，．．．，刀)为：牧(U)=rnin{／IE,(E)，‰(嬲)，魄(U)}(4-25)所以由综合推理结果冠，得到最终结论R为：鳓Ⅳ)=ma)【{住(【，)>(4·26)然后再采用重心法，对每个模糊子集进行模糊化处理，得出相应模糊输入E和EC的U。／∑鳓(u)u＼拈≮葛丽夕‘“乏7’、￡，，此外，还有最大值平均、左取大、右取大等一些可供选择的清晰化计算方法。总的来说，精确化计算方法的选择与隶属函数的形状选择、推理方法的选择都是相关的。实际操作时要根据实际系统的具体情况，适当地确定模糊量的去模糊化方法。4．5．2．7模糊控制查询表若已知系统误差岛为论域X={一6，一5，．．．，0，．．．，+5，+6)中的元素而，误差变化率P巳为论域】，={一6，一5，．．．，0，．．．，+5，+61中的元素乃，则可根据系统控制规则决定的模糊关系R，采用推理合成规则计算出在这种情况下的反映控制量变化的模糊集合％。再采用适当的方\n陕西科技大学硕士学位论文法对其进行模糊判决，便得到论域Z={-7，-6，-5，．．．，0，．．．，+5，+6，+7)上的元素％，则应加到被控过程的实际控制量变化值最终可以获得。论域X，】，中的全部元素的所有组合计算出相应的以论域z中元素表示的控制量变化值写成矩阵心)。捌，。则由该矩阵构成的相应表格称之为模糊控制器的查询表，也称为控制表。表4-4就是典型的模糊控制器的控制表。．表4-4模糊控制控制表Tab4-4Fuzzycontrolquerytable＼EC＼．6．5-4．3-2．10+l+2+3“+5+6E＼_6+7+6+5+4+3+l0．5+7+6+4“+3+10-4+7+5+4+3+10O．3+7+6+5+4+3+l+10．1-2+7+6+5+4+3+l0O0-1．3．1+6+4+3+10．1-l—1．3_40+5+4+3+10．1_3-3—3-4．5+l+4+3+l+10．1．3-4_44-4-6+2+3+10．1．3-4—5．5-6-7+3+l+1．1^1．1．3．4-4-5-6-7“O0．1-3．4-5．5-6．7—7+50．1．3-4_6-6．7a．7+60．1_44．5—6．7-7．7一7—7在实际操作中，一般先将查询表格存放在计算机的内存里面。在实时控制过程中计算机将直接根据模糊量化后的误差q及误差变化率吩的值，直接在内部所存的查询表获得控制量的变化值～，然后控制量的变化值％再乘以比例因子吒即作为输出直接去控制被控对象。4．5．3模糊参数自整定PID的结构图4-4所示为模糊参数自整定PID的结构图。参数自整定PID控制器由一个标准PID控制器和一个模糊自调整机构组成。以偏差e和偏差的变化率cc作为模糊控制的输入，参数△10、△Kl、AKD作为输出，PID控制器输出的参数KP、KI、Kr,为式(4—28)所示。KP=K÷+酲P．\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究Kl=XI}+AKIKD=Xo’+酞D图4-4参数自调整模糊PID控制器Fi94-4Parameterself-tuningPIDcontrol4．6模糊控制器的缺点及解决方法(4-28)模糊控制器可认为是一种变参数的PD控制器，特点是动态性能较好，但稳态时会有微幅的振荡产生，而且模糊控制系统模型的确定是主观和在一定程度上靠经验的，依靠试凑法是隶属度函数的选择和模糊规则数的确定主要方法，并且没有一个系统的程序，而当模糊规则和隶属度函数一旦确定后，模糊控制系统的归纳能力也就是系统的自学习、自适应能力，更高层次系统的要求不能满足。要达到高层次系统的要求，可以通过与其他控制方案相结合来提高系统的稳态性能，并且通过增强系统的自学习、自适应的能力，很好的实现控制的要求。4．7模糊Smith智能控制方法的提出及应用4．7．1Smith预估控制概述及其补偿原理在污水处理过程中，溶解氧控制系统具有纯滞后特性，并且对象的纯滞后还很大。此外，还存在被控对象的数学模型不易准确知道，而且其参数随时间有漂移的情况。因此在控制系统设计时，不确定因素会影响系统的动态特性。Smith预估控制算法对模型的纯滞后予以补偿，以此来减小纯滞后系统的超调和增强系统的稳定性[441。纯滞后环节直接影响系统的稳定性，如果滞后时间较长，会系统的稳定下降很多，造成系统的不稳定。因此为了改善系统的控制品质，在1958年由O．J．M．Smith提出来\n陕西科技大学硕士学位论文l-●_l-_II__l-——-————_-____-___-l_-_●__●-_l-ll_____I_lI_一Smith预估器。此方法是一个时滞预估补偿算法。通过对对象的动态特性的预估，在控制回路上添加一个预估模型来实现对系统的补偿，这样就可以得到一个没有时滞环节的被调节量反馈到控制器上，从而抵消了时滞环节对整个系统的影响。如图4．5所示。图4-5Smith补偿方框图Fi94-5Smithcompensationblockdiagram如图4-5所示，纯滞后环节的被控对象用G-(s)e吖8表示，调节器传递函数用Gc(s)表示。r为纯滞后时间。因而其闭环传递函数为：q(s)=雨泵万G百o(s万)币G(五s)可e-"蒸汗(4-29)所以上述闭环传递函数的特征方程为：l+Gc(s)G(s)+Gc(S)G(s)e一=0(4—30)若使闭环传递函数的特征方程中不含滞后环节。需当：Gc(s)G(s)=Gc(s)Gs(s)+Gc(s)G(s)e1可得Gs(s)=CKs)(1-e咽)(4—31)(4-32)\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究一⋯，+，鼢-，◇。’J一，、一。川s)。7Yy7拶7oc0)1叭s，e-JL▲‘。ke一"怖卜图4-6Smith预估控制系统等效结构图Fi94-6Smithpredictivecontrolsystemstructurediagram从式(4．32)中可看出，系统引入Smith补偿器后，闭环系统的特征方程式已经不再含有滞后项。可以得出结论：Smith预估补偿抵消了纯滞后环节对系统的影响。Smith预估法要求系统的数学模型准确，数学模型不准确时将影响对控制对象的控制品质。因此，提出了Smith预估控制器的改进问题。4．7．2改进的Smith预估控制器Smith预估控制器对误差敏感，而且对系统的数学模型要求准确。C．C．Hang等人提出了如图4．7所示的改进型Smith预估控制器，其中被控对象的传递函数用G(S)e哪来表示，增益为K，Smith预估控制器的传递函数表示为Gin(s)e一，疋是它的增益，主、辅调节器的传递函数分别为GCo(S)和Gc(s)。改进型Smith预估控制器与Smith补偿控制方案的区别在于主反馈通道的传递函数不是l，而是：鳅s)-羔溅’(4-33)图4．8是图4．7的等效图。图4-7C．C．Hang改进型Smith预估控制器Fi94·7C．C．HangimprovedforecastSmithcontroller\n陕西科技大学硕士学位论文图4-8图4-7等效图Fi94—8Equivalentdiagramoffi94-7Gc(S)为PI调节器，看Gin(S)为一阶惯性环节，便得调节器的积分时间常数等于模型的时间常数，则可以将G认s)简化为：∞卜立：矗2南睁34’Kc^-其中滤波时间常数为耖=≤≥，预估器时间常数为厶，Gc(s)的增益为&。因此图』、-CnJ开图4-9图4-8的简化图Fi94-9Simplifieddiagramoffi95-8这种方案要比原来的Smith补偿控制方案对被控对象模型准确性的要求降低了。如果不要求Gm(s)为惯性环节，以及取消调节器积分时间常数等于模型时间常数的限制，那么该控制方案可以应用到一般的控制系统。并可得其闭环系统的传递函数为：\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究y(S)G靠(S)G(S)e1。i万弋2——————————————L——————————————————T一(4-35)n，一、1、。^¨／l+Gco(S)G册(S)+Gcn(S)(G(S)e-rl—G．(s)e吖¨)—三一。tfS+l显然，与原始的Smith预估控制闭环系统的传递函数相同。即使预估器有误差存在，传递函数的分母只是最后一项多了一个因子‰．1，闭环系统特征方程的根只要调整tf即可以改变。并且当tt=0时，系统等效于普通的Smith预估控制。从图4-9可以直观的看出，改进方案实际上是引入一个一阶惯性环节‰，，使得必须经过一阶惯性环节的处理后被控对象的输出和预估器的输出Ym之间的偏差才能反馈到控制器，从而更加有利于系统的稳定。4．7．3模糊Smith智能控制方法模糊参数自调整PID控制具有动态性能好、抗干扰能力强、鲁棒性能好的优点，同时又具有常规PID控制好的稳态精度。然而对于滞后环节的控制对象模糊参数自调整PID难以控制。本文污水处理溶解氧系统对系统的控制精度要求高，由于控制系统本身存在滞后问题，因此引入Smith算法，传统的Smith预估补偿控制器要求被控对象的数学模型要十分精确，对模型不精确或者参数时变带有滞后的过程控制系统，控制效果就很难令人满意。由C．C．Hang等人提出的该进型Smith预估器对被控对象模型参数变化具有不敏感的特点，对本文溶解氧控制系统有不少改善。在改进的模糊Smith智能控制系统中，将具有控制灵活的模糊PID以及对系统滞后予以弥补的改进型Smith预估控制结合在一起，充分发挥两种控制的各自的优良特性，使系统在动态性能、抗干扰能力、鲁棒性等方面能够做到最佳，进一步提高系统的控制品质。\n陕西科技大学硕士学位论文图4．10改进的模糊Smith智能控制系统Fi94-10ImprovedfuzzySmithintelligentcontrolsystem在图4．10所示预估器中引入了惯性环节，此时对数学模型的准确性的要求降低了，如果滤波时间常数tf调整的合适，就一定能达到最佳的系统控制品质，本文在仿真研究的基础上，通过在线调整改进Smith预估器的滤波时间常数tf的方式，使系统达到最佳。最终形成专门针对纯滞后、时变系统的智能控制方案，如图4．10所示。该方案对诸如溶解氧控制系统这样的参数时变的大时滞过程，能够改善系统的控制性能，使系统具有更强的鲁棒性Ⅲ3。4．8模糊Smith智能控制方法的程序实现’计算G积s)的输出Ym(k)，Y(k)-Y(k-n)=te(k)，其中刀=嘉。模型输出误差胞(七)为输入惯性环节的输出c(七)，预估器的输出p(七)=c(七)+L(七)f。由零阶保持器溱，G积s)输出声：稻、匕(七)=e-蔷L(k一1)+疋lI-e面l“(七一1)(4-36)＼／掰，，一稻、c(七)=e矿C(k-1)+l1-e矿Itc(k)(4-37)P(七)=，(七一1)一c(七)一％(七)C4-3s)模糊Smith智能控制流程图如图4-11所示。模糊自适应Smith控制流程图如图4—12所示。滤波常数模糊自整定算法流程图如图4-13所示㈨。\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究医求can(s)m出GYm(k)j求模型输出误差tcI∞与变化串怔c(k)』l滤波时问常数模糊整定子程序j求滤波环节输出鹕．J求控制器的输入c∞，∞(k)1L计算模糊PID控制器的输出㈣Jr返回图4-1l模糊Smith智能控制流程图Fi94-11Theflowchartoff．zzySmithintelligent团I求控制器输入的elI(k)，∞(k)’Lc(k)．∞(k)模糊化』调用模糊推理及模糊化子程序1L输出△Kp。△Ki，AKdJ计算当前的Kp,Ki,Kd1L计算模糊PID控制器的输出uoo’L返回图4．12模糊自适应Smith控制流程图Fi94—12Theflowchartoffuzzyself-tuningSmith图4．13滤波常数模糊自整定算法流程图Fi94-13Theflowchartoff．zzyself-tuningfilterconstant33\n陕西科技大学硕士学位论文4．9本章小结本章主要介绍了传统PID控制算法，模糊控制的概况、基本工作原理及特点，详细介绍了模糊控制器的设计过程及模糊自整定PID的结构原理及实现方式。以及Smith预估控制算法的原理及特点。最后给出模糊Smith智能控制的程序实现流程图。\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究5系统仿真5．1控制器的设计(1)输入变量、输出变量的模糊化本文所述溶解氧控制系统中，溶解氧浓度偏差e和溶解氧浓度偏差变化率ec为模糊自整定PID控制器的输入量，PID控制器的三个控制系数Air。、她、战为输出量；E、EC、必P、AKl和必D分别为变换成模糊语言后的变量。E、EC、必，、AKI和蚁n的模糊集及其论域定义如下：模糊词集均为：NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB：E、EC量化论域均为：{一3，-2，-1，0，1，2，3)，触。、她、缄的模糊论域分别为{-o．3，O．3>，{-o．06，0．06}，{-0．6，O．6>。(2)隶属度函数的确定’．模糊变量的模糊子集的定义反映的是该模糊变量的隶属函数，因此可以用不同的隶属函数曲线来表示，曲线类型一般有三角形、钟型、高斯函数型等，但研究表明，对控制效果的影响与采用的曲线类型关系并不大，影响较大的是曲线的形状。其中，分辨率较高，控制灵敏度也较高，这样模糊子集表现出的隶属函数曲线形状较尖。图5．1、图5．2所采用的隶属度函数图分别给出了E、EC及必P、AKI和必n。其中NB的曲线形状为戒上型，PB的曲线形状为戒下型，NM，NS，ZO，PS和PM的曲线形状均取为三角形。图5-1E、EC的隶属函数曲线Fi95·1ThemembershipfunctioncurveofE、EC图5-2AKp、嘶AKD的隶属函数曲线Fi95·2curvcofAKp、酞IAKD(3)控制规则设计原则上在模糊控制规则的设计时要考虑到误差大及小时的两个方面，误差大时，要想办法使控制量的变化将误差减小。而当出现误差小的情况时，一方面要考虑消除误差另一方面要考虑到系统本身的稳定。防止系统产生振荡和过大的超调。因此，模糊控制\n陕西科技大学硕士学位论文规则的建立要综合考虑，切莫顾此失彼，给系统带来不必要的麻烦。这是一个从系统的大局出发统筹兼顾的过程。结合专家及工程技术人员的经验，根据溶解氧浓度控制系统响应曲线的特点，建立合适的模糊控制规则如下：1)当e为最大，ec为零，此时系统响应的瞬间，为加快系统的响应速度，这时应取较大的必P和较小的必D；为了防止因E的瞬间增大可能引起的积分溢出，取AKl=o，写成语言规则为：·IfEisPBandECisZOthen越PisPB，AKIisZO，必DisPS。2)若在响应过程中期，e中等大小，ec较大时，为尽快消除系统静态误差，此时应取较大的AKl，且此时应适当增加必D的值：为了使超调不大，必P值适当减小一些，写成语言规则为：IfEisPMandECisNBthen歃尸isPM，赵，isPB，必DisPM。3)若响应接近标定输出值时，此时e很小然而Pc却较大，为使系统响应的超调量减小，确保系统性能稳定，此时应取较小的歃P，较大的似D和较大的必，，写成语言规则为：IfEisZOandECisNBthen必PisPS，AKIisPB，必DisPB。醚P、AKI和欲n的模糊控制规则表如表5．1，5．2，5．3所示。·表5-1AKp的控制规则。＼影＼NBNMNSZOPSPMPBE＼NBPBPMPSZONMPBPMPSZONSPMPSZONSZOPSPMPSZoNSNMPSZONSNMPMZ0NSNMNBPBZoZONMNBNMNB\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究表5-2AKI的控制规则＼EC＼NBNMNSZOPSPMPBE＼．NBNMNSZONMNBNMNSZOZ0NSNBNMNSZOPSZONBNMNSZOPSPMPSNMNSZOPSPMPBPMNBZOPSPMPBZOPSZoPMPB表5-3厶J％的控制规则＼EC＼NBNMNSZOPSPMPBE＼NBPSNSNBNMPSNMPSNSNBNMNSZONSZONSNMNSZoZ0NBNSZOPSZOZoZOPMNSPSPBPMPSPB(4)模糊控制决策表应用模糊推理合成规则，根据模糊控制规则表，计算出模糊PID控制器的模糊控制决策表。屿、峨和丛D的模糊控制决策表如表5-4所示。37\n陕西科技大学硕士学位论文．3．2．10l235．2DO仿真采用MATLAB中的图形用户接口(GUI)工具来完成模糊Smith智能控制系统的设计，溶解氧浓度偏差和溶解氧浓度偏差变化率的模糊语言变量E和EC分别为系统的输入量，PID控制器的三个参数的模糊语言变量“，、AKI和越仃为输出量。a初始化进入模糊编辑窗口(FIS)，首先要在MATLAB窗口输入“fuzzy”，在[File]菜单下选择控制器类型为mamdani型，同时进行下列参数的设置：与(Andmethod)为min，或(ormethod)为max，推理(Implication)为rain，合成(Aggregation)为max，解模糊(Defuzzification)为eentroid。控制器为两输入三输出模糊控制器，利用菜单工具EditAddinput在FIS编辑器中为该系统添加两个输入变量，命名为E和EC，分别代表溶解氧浓度误差和误差变化率；以同样的方法利用菜单工具EditAddoutput添加三个输出变量，命名为从P、AKI和斌D(为书写方便写为KP、K／、KD)。如图5．3所示。b隶属函数编辑器调用隶属函数编辑器，求输入、输出变量的隶属函数编辑器。双击输入或输出的图标，打开隶属函数编辑器MembershipFunctionEditor。在下拉菜单中选定[Edit]下的[AddMFS]进行输入、输出变量隶属函数编辑。经模糊化处理的输入量和输出量得到模糊语言变量，其模糊词集均为：{NB，NM，船，ZD，船，PM，PB}；E、EC量化论域均为：{-3，_2，一l，O，l，2，3}，址口、酏、她的模糊论域分别为{_o．3，O．3)，舢．06，0．06}，{-o．6,0．6)。接下来选择隶属函数曲线形兰制∑控生糊A一模‘宕一的型必唑。?il觚善|4v一\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究状，其中NB的曲线形状为戒上型，朋的曲线形状为戒下型，NM，NS，ZO，PS和跗的曲线形状均取为三角形。c规则编辑器双击模糊控制规则图标或选中[View]下拉菜单[Editrules]选项，会打开模糊控制规则编辑窗口，确定“If⋯and⋯Then⋯and⋯and⋯”形式的模糊控制规则，加权值都缺省为1，If,and，Then选择框中选中各自的语言变量，然后通过单击窗口下的Editrules按模糊控制规则表(表5．1、5．2、5．3)中添加到规则框中。本系统为两输入三输出，其控制规则共有49条，如图5．4所示。图5．3FIS编辑器Fi95-3FISeditor图5．4控制规则编辑器Fi95-4Controlruleseditord控制规则观察通过点击FIS编辑器的菜单工具[Viewrules]进入模糊控制系统的规则观察器，如图5．5所示。它对每条控制规则是如何起作用的以及隶属度函数形状的变化对输出的影响，以非常详细的方式进行显示。规则观察器可以让我们一次就可以完全了解整个模糊推理的过程。同时它也显示了特定隶属度函数的形式是如何影响推理过程结果的。图中，一个模糊变量(输入或输出)由每一列所代表，一条控制规则由每一行所代表，反模糊化的值由输出部分的粗线来表示。e控制曲面观察通过点击FIS编辑器的菜单工具[Viewsurface]进入模糊控制系统的曲面观察器，如图5-6所示。系统输入和输出的对应关系从曲面观察器上可以清楚地观察。本图所示曲线整体比较光滑，这说明控制器隶属度函数参数的选取注意了系统调节的平稳性原则，因此使得系统浓度的变化呈现出平稳变化的特点。39\n陕西科技大学硕士学位论文图5-5控制规则观察器Fi95—5Controlrulesviewer图5_6曲面观察器Fi疹-6Surfaceviewer在模糊控制器编辑完成后，将其保存在一个后缀名为FIS的文件中以备仿真时调用。f建立Simulink仿真模型一Simulink是MATLAB中的一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。在Simulink环境下建立如图5．7所示的复合控制器仿真模型。图5．7模糊Smith智能控制算法仿真模型Fi95．7Thesimulationmodelof缸zySmithintelligentcontrolalgorithm在进行仿真前用readfis命令将·．FIS文件加载到模糊控制器模块(FuzzyLogicController)中，双击FuzzyLogicCon们ller模块同时在Pammeters中输入readfis命令打开所建立的·．FIS文件。在图5．7所示的模糊Smith智能控制算法仿真模型中，模糊自整定PID的初始整定值群’、墨‘、如‘由衰减曲线法确定，分别为砗。=o．25，局‘=o．008，矗=o．12：PID\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究修正系数■、rl、rD分别为re=O．25，rz=0．0001，ro=0．9；模糊控制器的量化因子屯=1000，k=1200．1)Smith预估器模型精确时，即啪)-G∽=南=篙，％乖30，也即K=7．8125，T=72，f=30时；模糊Smith智能控制算法下的阶跃响应曲线如图5-8所示，在t=400s时加入10％的阶跃扰动，此状态下的仿真曲线如图5-9所示。，、￡一1．41．210．8’’0．60．40．20广＼、～，一⋯’．．e／』lIlIl01∞加0鬟D4∞500咖7∞日叩9∞1咖讹图5-9模型精确且扰动状态下模糊Smith智能控制算法仿真曲线Fi95-9ThesimulationcurveoffuzzySmithintelligentcontrolalgorithmwithprecisemodelanddisturbance由图5．8和图5-9可以看出，采用复合控制算法调节时间短，超调量小，对干扰有抑制能力。2)Smith预估器模型不精确时，即被控对象的传递函数发生变化时；(1)参数To、r0不变，而K变化±30％的情况下，其阶跃响应比较图如图5-lO所示。4l\n陕西科技大学硕士学位论文不·10喜一图5—10静态增益／Co变化±30％时阶跃响应比较图Fi95-10Thecurvesofstepresponsewithgochanged+_30％(2)参数K、％不变，而死变化±30％的情况下，其阶跃响应比较图如图5-1l所严鼍变化例％)厶—一：}§竺．丰．!竺：竺劲f图5-11时间常数瓦变化±30％时阶跃响应比较图Fi95-11Thecurvesofstepresponse,ⅣithTochanged+30％(3)参数／co、ro不变，而％变化±30％的情况下，其阶跃响应比较图如图5—12所\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究’．41．2'0．日，’0．60．40．20芷1216(列E+3∞的移夸％=20～0I弓-1．|}变化．30％)霄磅0100200卸4005叩日玎7∞咖9001000t，8图5-12滞后时间ro变化±30％时阶跃响应比较图Figs一12111ecurvesofstepresponsewithrochanged+30％(4)参数K、ro、气同时变化士30％的情况下，其阶跃响应比较图如图5-13所示。1．41．210．B，’O．60．40．20／_；亨参数亨∈化+10％!≠Po参数完全i匹_己．．!瞄右甚猎銮让一'n啦_●●J01002003004005叩&刀7∞咖9【刀1嘎】0t／s图5-13参数K、瓦，ro同时变化±30％时阶跃响应比较图Figs-13ThecurvesofstepresponsewithK，磊，rochanged：i：30％由图5．10、图5．11、图5．12和图5．13仿真曲线可以看出，当被控对象参数发生变化时，超调量、上升时间、调节时间在复合控制算法的控制下有稍微的改变，对系统的性不影响，从仿真图可以看出对象参数变化的适应能力强，对被控对象能够很好的进行控制。分别采用PID控制、Smith预估控制和复合算法(模糊Smith智能算法)对溶解氧控制系统进行控制，其仿真结果图如图5—14所示。43\n陕西科技大学硕士学位论文图5．14三种算法下的仿真结构图Fi95-14Thesimulationmodelofthreecontrolalgorithms对图5．14的仿真结构图进行仿真研究，如下所示：(1)其它参数不变，静态增益K变化+30％状态下，上述三种控制算法的阶跃响应比较曲线如图5。15所示。．050M帕1：。3j△邕j。／直合篁i圭油01叩刀∞疆刀4∞8叩咖7∞匿D咖1咖t，s图5-15静态增益％变化+30％状态下三种算法阶跃响应比较图Fi95-15Thestepresponsecurvesofthrexalgodthmswith／Cochanged+30％(2)其它参数不变状态，而当被控对象时间常数ro变化+30％-F，上述三种控制算法的阶跃响应比较曲线如图5．16所示。\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究1．41．210．日'’0．60．40．20鼢mff一。k—一：)鼍V一：／卜复合拿法囔：：汹：+＼～；yI01∞2[幻卸4叩如咖7∞嘎玎9∞1咖讹图5-16时间常数瓦变化+30％状态下三种算法阶跃响应比较图Fi95-16ThestepresponseCI．tIrvCSofthreealgorithmswithTochanged+30％(3)其它参数不变，滞后时间吒变化+10％状态下，三种控制算法的阶跃响应比较曲线如图5．17所示。1．50旅，、一'签?r’、，、复合篁圭-●蝴⋯J『01∞2∞童D4∞锄ⅨD7∞日∞9∞1咖t，。图5·17滞后时间吒变化+10％状态下三种算法阶跃响应比较图Fi95-17Thestepresponsecurvesofthreealgorithmswith*'ochanged+10％(4)被控对象静态增益％、时间常数瓦、滞后时间％均变化+10％状态下，三种控制算法的阶跃响应比较曲线如图5．18所示。45\n陕西科技大学硕士学位论文'，61．41．21h0．B0．60．40．20^，mI一阿?～‘咄致‘厂＼怒rⅥV酬lK鼍合篁i毒‰：fil●I101002003004∞5008007008000001000t／s图5—18Ko、To、％均变甜什10％状态下三种算法阶跃响应比较图Fi95—18Thestepresponsecurvesofthreealgorithmswith％、瓦、％ch龃ged+10％从图5．15、图5．16、图5—17、图5．18可以看出，复合算法在超调量、上升时间、调节时间都明显比Smith预估控制算法及常规PID控制算法控制效果好5．3仿真结论从上面一系列的仿真图，可以看出，模糊Smith智能控制的复合控制算法比基于PID控制和模糊控制具有更好的动态特性，超调量小，上升时间、调节时间都明显缩短，稳态品质较理想，稳态过程中不存在振荡问题，而且调节精度高，系统的抗干扰能力强等优点，尤其是对被控参数变化适应能力强，而且在受到较强干扰情况下也能获得好的控制效果，可见模糊Smith智能控制算法具有较强适应能力和鲁棒性，对溶解氧浓度的自动控制能够很好的完成。5．4实时运行曲线本系统已在河南内乡某纸厂污水处理工段得以应用。图5．19为DO值偏低，系统运行一段时间并稳定之后的调节过程实时运行曲线。\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究5．5本章小结图5．19DO控制系统实时运行曲线Fi95-19TheruntimecurveoftheDOcontrolsystem本章主要阐述了模糊控制和Smith预估控制的复合控制算法的原理，同时对DO控制系统进行MATLAB仿真。先保持被控对象参数不变，在此状态下对其进行MATLAB仿真，结论是复合控制算法具有好的动态特性和稳态性能以及较强的抗干扰能力；、后又在被控对象参数变化的情况下进行仿真，同样得出复合控制算法对被控对象参数变化具有极强的适应能力；最后将复合控制算法与PID控制算法和Smith预估控制算法进行对比，得出复合控制算法的明显优于其它算法。．47\n陕西科技大学硕士学位论文6污水好氧处理自动控制系统的设计6．1好氧工艺流程介绍河南某纸厂污水处理系统好氧工段的处理流程图如图6-1所示：图6-1污水处理系统好氧工段流程图Fi96-1Thecraftschematicdiagramofaerobicsectionofthewastewatertreatmentsystem造纸废水经地下管道流入污水处理系统，废水经过粗格栅过滤后进入集水井，格栅主要的作用是滤除水中的粗颗粒纤维，然后由提升泵将废水打入均质池，经过预曝气的废水再进入生物氧化沟进行充分曝气，项目中的生物氧化沟由四台罗茨鼓风机持续不断地送入高压空气对废水进行充分曝气。由生物氧化沟排出的废水经过二沉池沉淀之后进入混合反应池，此时连续不断的将混凝剂(PAC)和絮凝剂(PAM)投入到混合反应池里面，混合反应池处理后的水流经过终沉池沉淀之后排入工厂的外排明渠里面流到厂外，此时出水口应达到排放标准。，由沉淀池产生的大量污泥被送到污泥浓缩池，污泥浓缩池澄清出来的污水又被回流到集水井里面进行重复处理。污泥脱水机将污泥浓缩池沉淀的污泥进行脱水处理，另外脱水机工作所产生的废水也被重新送到集水井进行重复处理，而污泥脱水机产生的污泥外运。至此，整个污水处理系统的工艺流程全部结束。\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究6．2自动控制系统的硬件设计德国西门子公司是世界著名的PLC生产厂商之一，其生产的产品已经在自动化的各个领域得到了广泛的应用，其生产的SIMATIC系列产品在工业控制领域技术处于领先地位，受到广大用户的青睐。在造纸、轻化工等行业中应用最为广泛的自动控制系统为西门子300、400系列PLC模块及其编程监控软件。本文在河南某纸厂项目中所选用的硬件是西门子300系列PLC，下面对西门子300系列PLC做一下简单的介绍。6．2．1西门子SIMATICS7．300S7．300由多种模块部件所组成，各种模块能以不同方式组合在一起，满足不同的应用需求。其中应用较为广泛的有PS(电源模块)、CPU(中央处理单元)、SM(信号模块)、IM(接口模块)和FM(功能模块)等，各种模块又提供有多种具体型号，方便用户根据实际情况选择嗍。S7．300有各种不同性能档次的CPU模块可供使用。标准CPU提供范围广泛的基本功能，如指令执行、I／O读写、通过MPI和CP模块的通讯，紧凑型CPU本机集成I／O，并带有高速计数、频率测量、定位和PID调节等技术功能。部分CPU还集成了点到点或PROFIBUS通讯接口㈣。S7．300采用循环扫描的工作方式，即CPU首先扫描输入模块的状态，并更新输入过程映像寄存器，然后执行用户程序，最后从输出过程映像寄存器中将值输出到输出模块，以此循环1451。2S7．300的指令集包含350多条，CPU的集成系统功能提供了中断处理、诊断信息等这一类的系统功能嗍。西门子S7．300PLC能满足各种不同用户的要求。具有用户友好性强以及操作简单的特点。模块安装非常简便，在机架内集成有背板总线，可以对插槽自由分配地址，除了CPU312IFM、CPU312C、CPU313、CPU314和CPU314IFM以外，没有槽位的限制。其扩展能力强大，最多可以有32个扩展单元(EU)，并且32个扩展单元(EU)都可以连接到中央控制器(CC)上。通过发送IM和接收IM方式完成中央控制器(CC)和扩展单元EU的连接。每个发送IM有两个接口，每个接口都能连接一条扩展线路1拍1[471。6．2．2自控系统的硬件结构及配置该项目的控制系统可分为三部分：上位机操作部分、过程控制部分和现场设备部分，上位机与PLC通讯采用工业以太网IndustrialEthemet通讯，PROFIBUS．DP网用于PLC与现场设备部分的通讯。设有操作员站和工程师站，操作员站主要用于生产过程的参数49\n陕西科技大学硕士学位论文调整以及对产量进行统计和对设备异常及时做出处理等。工程师站则主要用于系统的维护等。其结构如图6．2所示。操作员站工程师站。Ln以iIl￡bHI上位机操作部分／弋o／——飞-o-->ROFISUS-DP环罔■主控制柜一蘸■l薹l翘远程I／b柜上T、，t过程控制部分电气控制柜’，T上T、tItl、，液温DO流温流电气位度测量动泵量度调开和现场设备部分计开节关电计关机一月’r图6．2控制系统硬件结构图Fi96-2Thehardwarestructurediagramofthecontrolsystem在该实际项目的控制系统中：1)上位机操作部分：由工程师站和操作员站组成，它们由2台P4／3．0(3／1GM／160(3／21”纯平的工业控制计算机所构成。下位机编程软件为西门子STEP7V5．4SPl，采用西门子WinCCV6．0版本作为上位机的组态软件。2)过程控制部分：包括一块CPU315．2DP、一块电源PS307(10A)、一块S7．300底板、一块后备电池、1M的FLASH闪存卡、2块ET200M、2块530ram的300机架、一块24V电源／IOA以及8个SM．331模块、4个SM．332模块、7个SM．321模块和2个SM．322模块所组成，采用的主控制柜全部是西门子S7．300系列的模块，其中SM．331模块主要完成液位、流量、温度、PH值、溶解氧DO以及整个系统中其他模拟量的采集功能；控制回路信号的输出由SM．332模块完成，SM．332模块主要作用是完成对变频器的输出信号；电磁阀门数字量反馈信号、泵和电机以及其他有数字量反馈信号的接收工作由SM．321模块来完成，用来处理电磁阀门、泵和电机以及其他有控制作用的数字量输出信号则由SM．322模块完成。\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究其配置如图6-3所示。CP343．SM331SM33'SM3311SM3321脬吲同黟圈阳男蚓同∥缈镯同网；II磊乙m—t掰i㈧‰。翻k∥w，；。溷㈠{l么i，确d豁：旃∞j}|I魄磊Il茹女瓤磊ak^#，，t，‘翻目Ps3。7lc≮挈圈I圈l图l圈l圈I囝I圈I园圈l口l圈1团I圈l口l囝1囹图6．3控制系统硬件配置图Fi96-3Thehardwareconfigurationdiagramofthecontrolsystem3)通信部分：采用工业以太网IndustrialEthemet实现工程师站与操作员站之间的通讯，通过PROFIBUS．DP电缆实现过程控制级与操作管理级之间通讯连接。工业以太网IndustrialEthemet通讯速率设为1．5Mbps。除了上述硬件模块以外，还包括持续供电的稳压电源、UPS电源以及继电器等其他辅助元件所组成的系统硬件。因对电动阀等开关量的控制动作较为频繁，为了消除由于频繁动作所引起的振荡，数字量输出信号以触发形式通过零压型(Z)SSR固态继电器给到电磁阀上【柚】，零压型(Z)SSR固态继电器内部包括过零检测电路，只有当负载电源电压达到过零区时，此时SSR固态继电器才会导通。而一旦输入信号撤销，负载电流低于双向可控硅维持电流时(交流换向)SSR便会立即关断，由于负载工作电流近似正弦波，高次谐波干扰小【舫】。51\n陕西科技大学硕士学位论文6．3自动控制系统的软件设计6．3．1污水好氧处理系统主要控制单元简介好氧处理过程的控制单元大致可分为集水井液位控制、曝气池溶解氧控制、污泥处理单元以及终沉池药品投加单元。如下图所示：制单元王网I．．．．．．、．．．，．—．．。．，一图64好氧处理过程控制单元简图Fi酌-4Thecontrolunits’diagramofaerobictreatmentsection1)集水井液位控制：集水井低限液位、低液位、高液位和高限液位液位设置开关由LTl201，LTl201一LL、LTl201L、LTl201H、LTl201HH分别表示。在中控室操作站上可以实时显示液位的数值，并能够根据设置的液位值对集水井内的提升泵进行控制。一般情况下，正常液位应在LTl201L和LTl201H之间，而当液位在LTl201H时，则由PLC输出信号控制变频器PQW272运转在高频状态；而当液位在LTl201L时，则PLC将输出信号控制变频器PQW272使其在低频状态运转；当液位在LTl201．HH时，PLC则将会输出信号控制启动备用提升泵P．1201A，快速地将集水井内废水排出，以防止造成废水的外溢；当液位在LTl201LL时，这时PLC将输出信号停止所有的提升泵，以防止由于没水提升泵干研磨而造成损坏。2)曝气池溶解氧控制：本文项目中的曝气池由四台罗茨鼓风机持续不断地送入高压空气进行充分的曝气。其中罗茨鼓风机MOT$．6D为变频电机，其它三台MOT8．6A、MOT8．6B、MOT8．6C电机为软启动的启动方式。在中控室里可以对它们进行启／停控制以及根据在线氧溶解仪的值进行的控制，使溶解氧值保持在2．0mgn。左右。3)污泥处理单元以及终沉池药品投加单元：\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究在中控室操作站上控制相关设备的启动或停止，同时可以实时显示它们的运行状态。6．3．2西门子SIMATICSTEP7编程软件简介西门子STEP7V5．4SPl软件为该项目编程所使用软件。STEP7是用于SIMATICPLC组态和编程的基本软件包，它包括功能强大、适用于各种自动化项目任务的工具。辟如：SIMATIC管理器、程序编辑器、符号编辑器、硬件组态、硬件诊断、NetPro网络组态。能非常方便地进行编程和简单的项目处理是STEP7的特点。总的来说，STEP7编程软件具有下列特点[50l：1)一个独立的编程工具，用于过程控制站程序组态；2)CPU状态查询及诊断功能；3)图形化的网络系统组态方式；4)变量符合表示；5)图形化的编程界面，支持下列编程语言：功能块图表FBD、语句表STL、梯形逻辑图LAD、其他编程语言作为可选软件包提供；6)采用项目树结构管理程序；7)变量与标签名可以很方便在编程器中查询，同时具有交叉参考帮助功能；8)一个集成在线帮助功能；9)可将程序文件备份至操作员站。‘过程控制功能组态有以下三种：1)功能块图编辑：用于回路与逻辑控制的FBD，FBD是一种图形化的编程语言；2)指令表组态：在所有的STEP7控制功能里面均可以使用指令列表进行编辑。在指令表里面可以使用转移指令和回路子程序编程操作指令以及数据进行输入；3)梯形图组态：与FBD编程语言相类似，梯形图也是图形语言的一种。梯形图语言遵循传统的结点和继电器逻辑控制的特点，逻辑电路用电流线来连接，在梯形图中支持一系列的元件。上述这三种功能组态均可在一个项目中同时使用，而且切换也非常方便。6．3．3自动控制系统的软件结构设计操作系统程序和用户程序为STEP7系列PLC的CPU中运行着的两种程序。操作系统程序是固化在CPU中的程序，它提供了一套系统运行和调度的机制。而用户程序则是由用户自己编写的，为了完成特定的自动化任务编制特定程序，。该项目主程序流程图如图6．5所示：\n陕西科技大学硕士学位论文图6-5主程序流程图Fi96—5Theflowchal'tofthemainprogram6．3．4上位机组态软件WINCCV6．0简介选用WinCC(WindowsControlCenter)6．0组态软件作为上位机图形界面。界面友好、信息显示直观等是WinCC具有的特点，当前随着工业生产的不断发展，以及对生产过程控制所需的监视和控制的信息的显著增加，WinCC(视窗控制中心)是一个集成的HMI系统和监控管理系统，它是西门子公司在过程自动化领域中的先进技术和微软公司强大软件功能相结合的产品。经过用户的组态、编程和数据管理，可以形成所需的操做界面、监视画面、控制画面、报警画面、历史趋势线和打印报表等等，由于WinCC(视窗控制中心)具有高性能的过程耦合和快速的画面更新以及可靠的数据等优点，因此WmCC具有高度的实用性。具体的功能及特点如下：(1)软件功能：这主要是指监控软件的要求，由于它是基于多任务、多平台、实时性好、开放性好的集成软件包。因此画面标准，用户组态画面均汉化；(2)显示功能：譬如：PID图、报警画面、趋势图、指导画面、控制画面、参数修改画面、故障诊断画面、动态画面等各种监视画面。任何一条操作指令均可以在1秒或者更短的时间内完全被执行；(3)安全功能：软件分别设定操作员和系统管理员的登入口令。在系统运行时，将屏蔽所有热键，从而锁定系统自由进出。系统上电后会自动恢复到运行状态。通过设定操作站的优先级以此来保证控制室内操作站与现场人机接口同时操作的安全性；\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究(4)历史数据管理：可对所有采集数据任意设定存取间隙和存取方式；(5)打印报表：可以按照用户所自己定义的报表格式进行定时打印和随机打印；(6)事件记录：事件和内部时钟可按时间顺序区分和管理，并可以及时显示和打印。包括交接班记录、日报、和月报均可实现定期记录；(7)监控TAG及调试：软件系统采用结构化TAG定义。也就是可以通过TAG定义随时修改每个测点的有效状态、报警管理、历史数据、死区与PLC通讯参数等，同时调试操作将按修改数据库的TAG值来执行；(8)在工程师站上生成的任何显示画面和趋势图等，操作员站均能通过网络获得。在网络控制系统的工程师站上进行的各个程序及监控系统以及PLC控制程序的组态和修改，可通过网络下载到程序控制系统的PLC中。通过网络，在工程师站能够调出系统内任何一个PLC站的系统组态和有关数据等信息，而且还可以将组态的数据从工程师站下载到各个PLC站以及操作员站中去。除此之外，当重新组态的数据被确认后，系统会自动地刷新其内存，并按照修改后的数据执行；(9)控制操作功能：根据具体的画面组态可通过鼠标对画面上的对象进行开关以及增减的控制操作。控制系统一般均采用程控、远控、就地等控制方式相结合，除了在控制室可以对电动门、气动门、泵、风机等控制对象进行控制外，还保留就地操作控制；在中控室手动方式下操作员启停电动机、开关阀门及对其它设备进行操作控制时，CRT画面会提供操作指导。当现场设备发生故障时，以及当影响程序控制继续进行时，运行人员干预可进行跳步操作。当设备处于就地操作控制方式时，上位机操作是无效的；(10)系统状态显示功能：通过系统诊断画面可以显示网络系统中的控制设备的运行状态、CPU负载、电源负载、网络通讯负载等具体诊断信息。同时设备故障时系统具有声光报警提示。6．3．5HMI及其主要功能介绍6．3．5．1监控画面的实现操作人员可以通过HM／(人机交互界面)实时的对设备运行状态及生产的过程进行控制和观察，并能够实时调整各个参数以及对产量进行统计和对设备异常及时做出处理等。本文项目系统HMI主要由两张好氧工艺画面、电机一览表、流量累计、报警显示、趋势曲线、趋势图表等十大部分所组成。HMI部分画面如下：55\n陕西科技大学硕士学位论文图6-6好氧工艺图二Fi96-6Thesecondflowchartoftheaerobictrealynentsection该画面主要完成对这些单元和设备上相关控制点的控制以及运行状态和报警状态的监控功能。6．3．5．2数据归档与历史趋势的实现应用WinCC中的变量记录编辑器及在线趋势控件功能，可以很方便的观测到变量的历史趋势。通过设置归档参数和诸如归档变量的名称、归档类型、采样周期、归档周期等参数的归档的常规信息，可实现模拟量的归档处理。可通过选择W'mCC中在线趋势控件，设置在线趋势控件的属性，然后至连接归档的变量即可。同时在WinCC资源管理器中激活变量管理记录，变量的趋势曲线便会显示在画面中。6．3．5．3自动报警的实现通过报警记录编辑器及W'mCC报警控件，可实现W'mCC‘中的报警。系统中的消息是从单独的位消息得到的，系统通过W'mCC中的变量Tag和S7中的位Bit对应，对对象的属性如设置消息名称、消息长度、出错点与时间等进行设置。通过WmCC自带的控件W'mCCAlarmControl，来实现报警消息的输出与显示。同时通过在W'mCC资源管理器中激活报警记录系统，报警事件将以表格的形式显示在画面中。‘\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究6．3．5．4权限设置的实现在控制画面中，为系统安全考虑以及避免非授权人员的误操作需要对一些参数设置等按钮分配操作权限，避免出现误操作造成事故而影响生产。这一操作是通过用户管理器来分配操作权限的。如果用户没用相应的密码是不能对相关设备进行操作的。在WinCC中通过项目管理器分配登入热键Ctrl+L，系统会通过热键弹出用户登录对话框。系统中用户权限分为操作员级和管理级。权限的分配是通过对画面中按钮操作权限设置来实现的。6．4本章小结本章以河南某纸厂污水好氧处理系统为研究背景，详细介绍了该项目污水好氧处理的工艺流程以及包括硬件结构、硬件配置、控制单元、软件结构等部分设计的自动控制系统。同时对SIMATICS7．300PLC和上位机组态软件WinCCV6．0的功能以及特点作了简单的描述，从而使我们对该厂污水处理自动控制系统有了一个全面、清晰的认识。57\n陕西科技大学硕士学位论文7结论与展望本论文初步的对DO值控制进行了研究。详细讨论了生物氧化沟出口DO值的控制算法，并对于常规PID对DO值控制效果不理想，抗干扰能力较差以及延迟无法消除等问题，经运用模糊Smith智能控制算法对干扰带来的影响进行了有效的抑制。通过在实际工程中的应用以及仿真试验可以证明，模糊Smith智能控制算法具有精度高的优点，进一步研究和推广很有意义。其主要结论归纳如下：1)在影响污水处理效果的参数中，溶解氧浓度参数的控制是污水处理控制中的关键；2)详述了污水处理工艺，并对影响处理效果的各个因素进行了分析，引出DO值对好氧处理工段的重要影响；3)详细介绍溶解氧控制系统的硬件结构以及软件结构；4)进一步对模糊控制理论的研究。对模糊控制理论虽没有什么突破，但根据最新的外文资料，丰富和补充了国内中文文献的欠缺；5)本文通过在下位机编程的方式，控制变频器的频率输出的变化来调节罗茨风机风量，避免了用控制挡板、阀门等方式控制溶解氧所出现的能耗大的问题；6)为了使溶解氧模糊Smith智能控制器能够对系统具有良好的控制品质，从理论上对影响系统性能的量化因子进行了分析。此举有助于减轻调试人员进行现场调试时的工作量，同时也有助于提高溶解氧模糊Smith智能控制器的控制性能。本文作者在此课题的研究中对溶解氧浓度的控制所作的主要改进是：(1)对溶解氧浓度的控制运用了模糊Smith智能控制方法，从根本上克服了传统控制方法和普通模糊控制方法的弱点；(2)通过在下位机编程的方式，控制变频器的频率输出的变化来调节罗茨风机风量，避免了用控制挡板、阀门等方式控制溶解氧所出现的能耗大的问题；(3)对影响溶解氧模糊控制器的量化因子进行了分析，为溶解氧模糊控制系统提供了一种简便并有助于提高控制性能的调试方法；(4)用SIEMENSS7实现了模糊Smith智能控制器的功能，而且完成了控制系统的软件设计与硬件设计。由于本文作者的知识结构、实践能力的限制以及时间、空间的限制。本控制系统尚存在不足，需要进一步完善。主要表现在以下几个方面：(1)大量污水处理的专家数据及经验数据是溶解氧模糊控制系统控制规则建立的基础，因条件的限制无法收集到足够的经验资料；(2)本文研究的生化反应系统是一个复杂的反应过程，很多因素都可能造成影响，本文依据获得的部分数据，只研究了多输入单输出的情况。随着研究工作的进一步深入，相信一定能建成性能优异且实用的溶解氧控制系统，进一步提高污水处理的水平。\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究致谢从2007年9月开始，3年的研究生生活转眼即逝，在这即将离开母校之际，我要感谢给予过我帮助的每一个人。本课题的选题、研究和撰写都是在导师张根宝教授悉心指导和帮助下进行的。张老师严谨认真，爱生如子，他一丝不苟的工作作风和严谨求实的治学态度给我留下了深刻的印象，必将使我终身受益。三年来，导师对我的学业和工作严格要求，给了我独立进行研究和现场实习锻炼的机会，使我打下了扎实的理论基础，积累了丰富的实践经验。在此，向张老师致以最崇高的敬意与谢意!在此感谢郑恩让教授、党宏社教授、周强副教授在研究生学习阶段给与我的悉心指导与帮助。同时也要感谢研究生阶段遇到的所有老师，感谢他们的教导与培养。感谢过控所的兄弟姐妹，他们的鼓励和帮助给了我前进的动力，与他们的沟通拓宽了自己的知识面。使得我们一同度过了丰富多彩，有意义的三年研究生学习生活。还要感谢陪我一起度过了研究生三年美好时光的同寝室的同学。我要深深感谢我的家人，无论在什么时候，他们都一如既往地给予了我最无私的爱和奉献。使我在人生的道路上不断地向前迈进。正是由于他们的支持、帮助、鞭策和鼓励，使我度过了最难忘的一段人生经历。他们从物质上、精神上给了我莫大的支持，这带给我无尽的信心与力量。最后再次向诸位老师表示深深的谢意!t59\n陕西科技大学硕士学位论文参考文献【1】陈红书．浅析我国水资源与水污染治理现状阴．云南环境科学，2003(3)I66-67．【2】牛学义．济宁污水处理厂控制系统的特点川．给水排水，2000，26(6)I75—78．【3】高大文．污水处理智能控制的研究应用与发展[J]．中国给水排水，2002，18(6)：36．37．【4】Zhao，L．F．DevelopmentaltrendsofintegratedcontrolofchemicalwatertreatmentinpowerplantZhongguoDianli[J]．ElectricPower，。2001，8(34)：14．【5】Anand，R．DCS／PLCandopencontrolsystem-History，issuesandselection[J】．ISATECH／EXPOTechnologyUpdateConferenceProceedings，2001，1(413)：127—132．【6】杨岳平，徐新华．废水处理工程及实例分析[M3．北京：化学工业出版社，2003，1：169．[7】张荣标．污水处理中ph值微电脑自动控制系统【J】．环境工程，1994，12(3)I51-54．[8】王淑莹，彭永臻．SBR法计算机自动控制系统的研究[J]．给水排水，2000，26(3)：76-78．[9】武江津．三废处理工艺技术手册(废水卷)[M]．北京：化学工业出版社，2000．【10】陈继明，申中如，都延星．集成污水水质在线检测装置的研究[J]．化工自动化及仪表，2003(4)：55-56．[11】徐新阳，于锋．污水处理工程设计[M]．北京：化学工业出版社，2003，4．【12】杜树新．污水生化处理过程建模与控制[J】．控制理论与应用，2002，19(5)：660-666．【13】安坤，柳春平．氧化沟系统中溶解氧智能控制系统的研究叨．中山大学学报(自然科学版)，2006(6)：504．507．【14】刘超彬，乔俊飞．污水处理过程中溶解氧的模糊神经网络控制【J】．山东大学学报(工学版)，2005，35(3)：83．87．【15】于广平，张平．仿人智能PID控制及在污水处理溶解氧中的应用【J】．微计算机信息，2006，2(1)：13．15．【16】商建东．专家智能pH控制器及其应用川．化工自动化及仪表，1998(3)I46-48．【17】邵惠鹤．工业过程高级控制【M】．上海：上海交通大学出版社，1997：231．233．[181李人厚．智能控制理论和方法[M】．西安：西安电子科技大学出版社，1999：25-32．【19】欧林林，王先路，陈长琦，等．活性污泥系统中溶解氧模糊控制器的研究[J]．自动化与仪表，2003，18(2)：28—31．【20】刘芳，顾国维．简化活性污泥数学模型的优化们．重庆环境科学，2003，25(8)：40-42，53．\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究【21】叶玲平．污水处理建模与控制[D】．浙江：浙江工业大学，2005．【22】[瑞]G．乌尔松，[澳]B．纽厄尔，高景风，彭永臻译．污水处理系统的建模、诊断和控制[M】．北京：化学工业出版社，2005．【23】RL卡尔普，GM魏斯纳，GL卡尔普，张中和译．城市污水高级处理手册[M】．北京：中国建筑工业出版社，1986．【24】王先路，谢源，陈长琦，等．污水处理中的COD模糊控制研究[J]．自动化博览，2002，19(2)：37—41．【25】何小其，麻红昭，俞蒙槐．废水中和处理pH值自动控制系统[J】．轻工机械，2000(3)：3．7．【26】李辉，洪涛．污水处理过程中pH控制方法的研究川．电子科技大学学报，2003，32(6)：632．634．【27】徐宁寿．系统辨识技术及应用[M]．北京：机械工业出版社，1996：3．8．【28】徐南荣．系统辨识导论【M】．北京：电子工业出版社，1986：52．58．【29】Calmette，Walter．Move谢tllmodifiedPIDloops[J]．CalmotionLLC，2006：28-29．【30】Mansour，S．E．Onlineoptimizationoffuzzy·PIDcontrolofathermalprocess[J]．DepartmentofMechanicalEngineering，UniversityofNewBrunswick，2005：305．314．【31】KalkerTJJ,VanGoorCEFuzzycontrolofaerationinanactivatedsludgewastewatertreatmentplant：design，simulationandevaluation[J]．WatSciTech，1999，39(4)：73—78．【32】JialiangLu．PredictivefuzzyPIDcontroltheory,analysisandapplications：[dissertation]．Houston：UniversityofHouston,1999，3-9．[33]张吉礼．模糊神经网络控制原理与工程应用[M]．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2001，1．20．[34】侯加全，赵宏伟，张晓清，等．自适应神经元．模糊推理系统在污水曝气控制中的应用叨．自动化与仪器仪表，2004，(5)：34．36．【35】刘增良．模糊技术神经网络技术选编【M】．北京：北京航空航天出版社，1999：32-38．【36】杨纶标，高英．模糊数学[M]．广州：华南理工大学出版社，2001：271．284．【37】Choi，Younpjin．PIDstateobserverforroboticsystems[J]．SchoolofElectricalEngineeringandComputerScience,HanyangUniversity，2006：5008—5013．[38】Piazzi，Aurelio．AnoncausMapproachforPIDcontrol[J]．DipartimentodiElettronicaperlAutomazione，UniversityofBrescia，2006：831—843．【39】王耀南．智能控制系统：模糊逻辑专家系统神经网络控制【M】．上海：复旦大学出版社出版，1994：241．244．61\n陕西科技大学硕士学位论文[40】寇彦杰．基于模糊控制的时滞系统控制研究[D】．石家庄：河北大学，2006．【41】闻新，周露，李东江，等．MATLAB模糊逻辑工具箱的分析与应用[M】．北京：科学．出版社，2001．，【42】Qiaowz，MizumotoM．PIDTypeFuzzyControllerandParametersAdaptiveMethod：J]．FuzzySetsandSystems，1999，78(1)：23-35．【43】王启志，王晓霞．模糊与改型Smith混合预估系统的研究四．计算机仿真，2004，21(11)-158-160．[441杨凯峰．模糊Smith智能控制方法的研究及其单片机实现【D】．湖南：湖南大学，2005．【45】刘锴，周海．深入浅出西门子S7—300PLCEM]．北京：北京航空航天出版社，‘2006：2．[46】任双艳，边春元，孙亦红，等．西门子S7-300／400原理与使用开发指南【M】．北京：机械工业出版社，2008：10．【47】廖常初．S7—300／400PLC应用技术[M】．北京：机械工业出版社，2005：201—223．【48】刘诗锐．抄纸车间配浆自动控制叨．中国造纸，2005(4)：36—38．【49】邵惠鹤．工业过程高级控StJ[M]．上海：上海交通大学出版社，1997．【50】郑晟，巩建平，张学．现代可编程序控制器原理与应用[M】．北京：科学出版社，】999：74．\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究攻读学位期间发表的学术论文【1】张根宝，王荣谱，王凌燕，等．基于模糊自适应PID的溶解氧控制系统设计[J]．计算机测量与控制，2009，17(9)：1720-1723．【2】王荣谱，张根宝，王凌燕，等．超级压光机监控系统的设计与实现[J]．中国造纸，2009，28(6)：54—56．【3】张根宝，王荣谱，尤矛，等．纸病检测机热接装置的改进研究[J]．计算机测量与控制，2009，17(7)：1325—1327．【4】王荣谱，张根宝，王凌燕．造纸厂污水处理控制系统的设计与实现[J]．中华纸业，2009，30(12)：45—48．．【5】王荣谱，张根宝，尤矛，等．模糊控制在液体软包装纸病检测机中的应用[J]．陕西科技大学学报，2009，27(4)：69-72．【6】6尤矛，张根宝，王荣谱．液体灌装机温控系统的应用[J]．江南大学学报，2009，8(5)：560-563．，\n陕西科技大学硕士学位论文\n污水处理溶解氧的模糊Smith智能控制系统应用研究原创性声明及关于学位论文使用授权的声明原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：堡整51歪日关于学位论文使用授权的声明本人完全了解陕西科技大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅●和借阅；本人授权陕西科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。。(保密论文在解密后应遵守此规定)．论文作者签名：垒塞兰蚤师签名：弛日期：2Q!Q生兰旦\n