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仪器自动控制和我
仪器自动控制和我
ICA存在于各种工业过程中,包括水和污水处理系统。
ICA在污水处理系统中已经存在40多年的历史。
但是ICA存在的关键原因是所有的过程都会受到干扰的影响,尤其是污水流量,从供水系统中使用者那里或者是工厂的操作中。
这篇文章试图描述在污水处理方面ICA的发展,到目前为止没有任何一篇文章可以客观描述其发展,所以还希望该篇文章可以给ICA的快速发展注入新鲜的血液。
怎样判断出水质量?
最基本的是要满足定期抽查的要求,若不能满足要求将会引起巨额花费。
自来水和污水都需要处理,不仅要保证水的质量,效率和能源消耗也变得越来越重要,水和能源的相互关系也得到了认识。
由于N2O比CO2具有更好的吸收热量的功能,在硝化作用和反硝化过程中产生的N2O对于在活性污泥操作中控制温室气体的排放具有至关重要的作用。
所有的过程都可以被控制来更好地运行,只不过过程知识,传感器技术,工厂所设计和构建的方式这些因素都会影响我们今天的成就。
污水处理过程和其他的工业过程比起来有一些独特的地方:
流率,干扰,浓度,有机物,分离和一些“原始生物”,这些都得被接受并相应处理。
干扰的存在是控制的动力,例如污水处理厂的负荷的变化,流速,浓度和污水流出量的成分等。
一些循环流会引起严重的操作问题,除非他们可以被很好地控制,例如回流污泥速率,硝酸再循环,上清液的蒸发或回流过滤器流等。
饮用水也受到干扰的影响。
在供给系统中压力也需被控制。
在合理的压力范围内可以节约能源并减少泄露的发生率。
我们描述自动控制的三个主要的标准:
使工厂保持运转,满足排放要求,使效率最大化。
标准、流量、压力和温度大多都是通过泵、压缩机和阀门自动控制的,从这个标准来说有标准的控制回路,从另一标准来看有集中控制循环。
在活性污泥系统中,对溶解氧,污泥年限,回流污泥和其他的一些浓度的控制被证明是方法论。
但是在这两个标准上很多控制系统都失败了,不是因为控制很难或传感器鲁棒性能不好,一个简单的原因是操作者对于过程动态没有足够的了解或者是他们之间缺少交流。
在线营养物传感器变得普遍可得时,通过氨的移除,它使有多变点的溶解氧控制成为可能。
对化学物质的测量可以基于在线磷酸测量,并且在预脱氮工厂中硝酸丰富的水溶液可以基于缺氧反应器的硝酸盐测量。
其他传感器例如pH值,气体流速等使运行一个有高输出的厌氧消化池成为可能,同时又保持了操作安全。
使效率最大化意味着我们不能独立地操作任何一个单元,一个废水处理工厂可以从沼气能源,污水热含量等作为净能源生产器使用。
污水处理厂之所以很复杂是因为它必须满足干扰,最大化使用可得体积,满足出水水质等要求,因此必须对自来水厂全方位控制必须这样才能得到高效率。
自动化已运用到商业生物生产系统,例如啤酒或抗生素生产,而不是在污水处理方面。
第一次ICA会议主题:
大型污水处理厂的交互操作设计。
很可能在许多情况下对一个自动化的系统的判断不在于减少了员工人数,而是多量的操作环境有一个对一个更快、更可靠的回应,后来证实了这一说法。
即使存在最先进的自动化工厂,它仍然无法以最大效率运行,因为污水处理厂的设计是基于统一的下水道流量的周期性强度,由于暴雨径流或在干燥天气的周期性低点或时间最小的需求。
所以大部分时间工厂流量要么是高于或低于最大效率水平。
我们必须在整个系统中考虑自动化-考虑下水道和工厂的网络结构。
要想使自动化过程更好地发展,首先要对过程理论知识,动力学有一个更好地理解,并且拥有更好地在线传感器。
应该注意不是期望自动化节省人力而是提高运行的可靠性和设备能力。
反硝化作用可以节约能源。
最开始测量DO是通过半连续色度计,这种方法后来被滴汞电极取代。
在1970s,开始使用在线DO传感器,所提到的不断发展的方式使能源得到了节约。
值得一提的是串级控制的实施,在每个曝气池中都采用DO测量并且关系到主控制器。
DO控制器的输出作为曝气池气流控制器的设置点值并给出最小和最大气流速率的限制,然后每个曝气池的气流都由中央处理器来控制处理,并将该信息用于风机控制系统。
在控制设计中使用溶解氧浓度是有疑问的,原因是对废水生物过程的自动化系统的设计有测量参数的倾向,但是仪器制造商用现有的探测器而不是基本的动力学来测量过程的本身参数。
在瑞典污水处理厂,这是第一个工厂安装计算机系统(西门子)在线数据采集,这个工厂完全建立地下,将活性污泥厂设计为六个平行的曝气池,氧气通过细泡沫扩散器统一提供。
前期进行大量的过程识别试验,识别试验的目的是直接从试验中识别DO动力学,但是事实是DO动力学比水力学更快,底物的利用使其在自己的时间范围内分离。
通过干扰曝气反应器的气流率,DO浓度变化可以记载下来,三个操作变量(气流速率u1(t),水流入速率u2(t),回流污泥速率u3(t))独立地改变,并DO浓度与这三个变量有关。
我们使用一个交互式软件包的识别过程,被称为IDPAC。
很快发现只有低阶动力学才能从试验中发现,并且最可靠的模型是一阶模型。
一些现象很明显:
从气流处获得的DO浓度与从DO传感器中获得的浓度大不相同,这可由不同的气流率来解释,并不是因为扩散器的堵塞或只是太少气流。
在1970s早期,形成了新的污水处理控制的挑战:
无论从生物角度还是生态学角度来看,溶解氧控制都很重要;沿着反应器的氧气更新速率必须要考虑进去;对在线仪器测量的需要很明显;不能考虑连续状态的设计;污水处理厂和下水道的集成控制的需要;操作者对组织更好操作控制的动力。
需要被识别的研究-传感器方面:
传感器效率的提高和研究可靠的传感器,关键变量包括流速,污泥覆盖水平,处理速率,呼吸速率,悬浮固体,短期BOD,氨,氮和磷;仪器测试方面:
仪器测试中收集和分布信息的中心位置;传感器和仪器的性能指标应该给使用者提供指导;模型方面:
独立过程的动态机制模型的发展应该使用获得的最新的数据;控制方面:
基于电脑模拟的使用数学模型的控制方案应该得以发展,在试验性规模中评估控制策略时应选择具有发展前景的。
但是这些想法还没有全部实现,因此还有很多工作要做。
强调一下控制中在线水质分析仪的一些方面:
仪器包括传感器,分析器和其他的一些测量仪器,不再是污水控制系统的瓶颈,但是必须要一直检查这些仪器的质量。
目前还不能将在线水质分析仪运用到水质量检测上去。
同样驱动器性能不好也会影响控制方法的稳定性。
一个更高效的系统往往是由污水限制所驱动的,人们意识到工厂的性能要一直评估,然而像一些变量例如溶解氧,导电性和浊度一定要被可靠测量。
发展报告表明,用于测量氨氮和硝态氮离子商用探测器可用来一直检测系统性。
许多测试仅仅是在实验室或中规模试验条件下进行的,因此仪器还缺乏必要的鲁棒性。
曝气是操作的关键因素,相应地DO传感器也是尤其重要的,商用的DO传感器通常用在程序库中。
在通常的测量中也有一些仪器可通过控制可得,例如呼吸计,挥发性脂肪酸,碱度传感器等。
对仪表规范的标准化使其的详细说明,比较和选择合适的仪器成为可能,不仅在技术方面,并且还有经济方面。
营养分析器已经发展成为原位传感器,基于发光原理(LDO传感器)的DO传感器则不需要细胞膜。
现在污泥层传感器很可靠并且使用在常规的基础上。
通常在有机物环境的测量下氧化还原电势也可以成为一种测量方法,但是由于不可靠的测量数据,关于它的试验失败了。
当氧化还原电势低于设定值或当铵达到它的最高设置点曝气将重新开始。
同样,铵的测量用来控制曝气,当达到较低的铵的设置点时,曝气将会停止。
现代自动化的污水处理厂在很大程度上取决于在线工具,虽然现在工具发展得很好,但是还是没有多少效果,因此需要工具来解决这些干扰和修正传感器。
在测量质量检查方面需投入大量的注意力。
在检测控制方面仍然需要安全网络以及容错控制算法和方法。
校正的时间间隔取决于媒体类型的测量,传感器的特点,测量范围的应用以及灵敏度的过程测量,因此构建一个稳定系统很有必要。
通常传感器不能做出迅速的反应,但是它的反应时间对很多人来说都是未知的。
很明显这在控制方面会引起问题,但这也是控制系统的重要部分。
这种情况下产生了需广泛研究呼吸运动的原理的必要并将其应用在废水处理控制中。
呼吸作为早期预警系统是一个有吸引力的应用程序,例如可以检测毒性上游或决定影响生物降解的有机底物浓度。
在毒性保护方面全面使用呼吸运动计量法已经应用于工业过程。
实验表明整个曝气池可以作为呼吸器来使用,基于DO的质量平衡,这将是一个简单的任务。
DO浓度可以再输入输出处测量并且饱和浓度认为是知道的,但是由于氧气转换速率是变化的,因此计算呼吸率是微不足道的,只有假设氧气转换速率是知道的,才能测量呼吸作用。
在估计过程中用过滤后的随机漫步模型模拟时变的呼率,用指数模型来模拟非线性的氧气转换速率模型。
有试验结果表明该模型的优点,并且实时数据能够应用到有满意效果的软件传感器中去。
在呼吸运动计量法上虽然有一些想法得到了验证,但是却不能大规模实施。
我的理解是因为现在对DO和营养物的传感器技术只是对反馈控制来说是充足的。
仍然呼吸运动计量法在早期预警系统中仍是一个可行的方法。
我们发现溶解氧的浓度不会随着设置点的改变而改变,后来发现是阀门堵了。
通常控制中的阀门很难设计,一个原因是由于它们的非线性,另一方面是由于在控制中它们的操作范围很小。
这使得控制变得更难而且很难准确控制。
一类模型是想要压缩过程知识,包括基质和有机物,另一类模型发展成为控制方面的基础。
因此模型的实用性不在于它的完整性而在于它支持决定的实用性,对设计,控制和操作都是这样。
有机物移除的活性污泥过程中使用三个控制量:
污泥回流速率,废水流出速率和曝气速率。
一步进料控制模型必须和污泥的存储能力和混合液中的挥发性悬浮固体(MLVSS)结合起来来开发控制策略。
曝气池的模型和最后澄清器的动态模型结合起来。
这个系统用通用模拟器Simnon模拟的。
从1970s以后活性污泥得到了显著的发展,这个模型的一个标志是模型文件的数量。
模型从纯粹的研究仪器发展为商业价值和并广泛使用的工具,这个模型被用于设计和代表实际工厂来测试各种控制和操作策略。
ASM1模型包含碳和氮的移除给活性污泥模型的动态行为带来了新的见解,但是ASM模型不能通过在线测量直接识别。
ASM模型和控制有重要的联系,虽然模型未被标定,但是也可以用于测量一些控制结构和一些控制算法。
ASM模型被用来解释数据和呼吸运动的滴定测量,它可以测量可分解的COD和硝化细菌的活动和特定的生长速率。
有想法将模型做得更复杂,但是不能保证加入一个方程会增加系统的稳定性,通常会使用一个更精致的模型来优化系统。
对模型控制的重点是反应器,但是很多人意识到基质氧化物和从液体中分离生物絮体这两个阶段是不能分开的。
试验结果发现一个一阶动力学模型可以描述流量和流出废水浓度之间的关系。
强调一下模型的目的不是为了流出废水浓度产生一个通用的预测器,污泥层的影响也没有考虑在内。
从早期的实验得到的重要的教训是水流入泵时应尽可能平滑。
任何一个改变,都对出水质量产生严重的影响。
对固体的基本假设在处理器垂直层中的通量理论产生质量平衡,在过程模型中会出现一个非线性偏微分方程。
Diehl用鲁棒性算法来解决处理器方程,这给处理器方程带来了一系列成熟的数学框架。
会导致模型不稳定性的因素:
测量的不准确性例如刻度误差,传感器噪声,采样时间,传感器位置,分析工具等;过程噪声:
非理想的混合和外部干扰等;参数值:
很多值都是很难测量的,例如生长速率和转换速率,时变特性决定连续更新;结构的不确定性和模型的改变等。
有些不确定性因素我们可以通过进一步的知识和研究来消除,但是另一类不确定因素却会一直存在,那我们怎样来考虑这些不确定因素呢?
为了弥补不确定性,设计师主要通过在设计中添加一个安全因素。
但是控制工程师需要从另外一种方式弥补,主要采用鲁棒控制。
控制下的不确定性或随机控制是控制理论的一个特殊领域。
控制过程中的测量需要实时数据。
几乎所有的测量都会受到其他问题的影响,例如丢失的数据,噪声和异常数值。
然后每一个信号都要在它的幅值范围内,平均值,微分,速率改变,趋势和变异性方面分析。
之前讨论的都是离线识别来理解污水处理的动态特性,在过程检测和传感器中也用来检测变化。
在线仪器使追踪工厂性能和找到关键性因素来控制操作阶段成为可能。
在线的质量平衡计算过程在化学过程中得到了很好的应用,当然这也可以运用在污水处理控制中,例如反应器的混合液悬浮固体颗粒质量平衡。
通过实验发现递归方法不太适合检测沉降变化,并且测量的质量也不是很好。
基于动态模型的硝酸浓度实时估计是ASM1的一个子集。
溶解氧,铵和氧化物浓度都通过曝气池在线测量,通过使用这种模型来不断调整流入铵浓度、硝化速率、脱氮率和净水率这些值,然后来计算硝酸盐浓度值,每10s更新一次值。
这个测量方案用在两个全面的污水处理实验中,实验表明模型值和实际测量的值可以较好的逼近。
作者描述了使用软传感器来实时估计硝酸盐浓度一个数组的发展。
这是作为一个备份软件系统补充现有仪器的不足,如果仪器失败它将会提供一个更为稳定的控制系统,在线性和非线性的多变量技巧中都引用了这一发展。
现在使用软传感器验证仪器读数,这包括在线质量平衡计算,另外一个应用就是对排除P的计算。
有m维变量的大量数据集可被看成是M维空间中的一个数据云,测量中的一个方面就是云中的一个点。
由于很多变量都反应系统中的某种机制,因此这些变量都可以修改。
通过预测低维空间数据云通常可以找到关键变量。
但是在正常操作条件下云计算一定限制在有限的条件下。
虽然有些信号的合成会超过云集合的范围,但是现在的分析允许回溯数据,因此实时的物理信号所引起的偏差可以被识别。
最著名的来降低数据云的维数的方法是主成分分析PCA,但是PCA方法不足以解决高变量的数据云,并且污水处理系统中的宽范围的时间常数使很难在一次范围内观察数据的相关性。
但是自适应PCA可以解决这个问题,通过使用小波变换主成分分析的多尺度将测量数据分解为不同的时间尺度。
这样PCA就可以作为一个监控器使用,主成分分析有也被用于连续批量反应器监测。
在多变量空间,不同的操作状态可由不同的定位来代表。
聚类法可以用来定义当前数据点属于哪一个预定义的类,一个典型的应用就是用在模糊逻辑中。
多元方法已在许多应用程序方面取得成功,但是在其它地方也不太有用。
如果系统是静态的,则经常采用多元方法。
专家系统由于太经常使用,因此不能在数学术语所编写的控制算法中使用,并且想要提供一些咨询系统的操作。
专家系统没能适用的原因是它的性能受到过程动态和测量的限制,而不是因为算法。
类似的不切实际的专家系统还指出在其他工业控制中应用。
在1990s中期开始研究泄漏检测和定位。
出现破裂则促进瞬态压力波的发展,如果这个压力可以在高频下测量,然后这个泄露就可以被定位。
波方程是与电磁方程相同的,出现在输电线的短路上。
因此电力系统启发我们对水管的泄漏检测。
检测方法:
如果电源线对地电阻为0,则电流都流过电源线,因此短路位置可以被精确测量,同样当有100%泄露的时候我们就可以用瞬态法来准确定位;另一方面。
如果电阻过大,包括只有一小部分电流流向地,然后定位的精确度就会下降,这一结论同样运用在水管中,如果只有一小部分水流过水管,则定位的精确度将会下降。
现有的一些技术专门用于检测泄漏但是没有开发特殊定位检测泄漏,因此有了一些可以同时检测和定位的方法,引入了周期性泄漏诊断系统,这个方法基于瞬态响应的不同监测。
这个技术也可以运用到其他的水力方面的检测,例如堵塞或漏气。
该技术主要应用在传动系统的主要管道。
破裂不仅可以检测并定位在一个设置点,就像一个传输系统,而且可以定位在一个配水网络。
这项技术基于对网络流的实时连续监测,在分区计量区域网络的入口点。
这种方法是在开放时间后专为大中型迸出设计的,适用在相对较小的网络规模中。
网络中的流速和压力通过EPANET脱机稳态液压解算器来离线模拟。
通过敏感采样设计程序来找到最优的压力监测点,通过变化检测测试来检测突然增加的进气流量检测。
基于测试中所得到的数据,爆破是通过一些爆发设定位置来检测。
压力的改变通过离线模拟的压力监测点来获得,然后和测量值相比较,然后根据产生的位置选择最适合的位置。
在1973年的伦敦会议中大多数的控制系统都是基于经验和一些评论所提出来的,但后来强调讨论了整个系统的重要性,即整个城市水循环。
另一个方面是控制工程师和水和废水处理的专业人士在沟通方面的困难。
可以提高ICA技术的性能问题:
建模或模拟软件,这可以和实时数据联系起来,来帮助操作训练和过程控制的评估;专家系统软件工具和定性信息共同应用在控制环中然后帮助数据解释;在控制环中通过仪器和传感器的发展来提供可靠的信息。
现在我们发展了一些方法用于最大化利用传感器信息来进行数据分析和错误检测。
但是在这些方法中一定也要把干扰考虑进去。
在DO控制中,很多因素将会决定是否成功,空气扩散器必须反应器所允许的变量气流,反应器中不同地方的气流要可以独立地在线控制,压缩机必须允许总气流可以多种多样平稳的方式变化,一个好的运行DO控制的先决条件是较好的基于传感器的营养物控制。
DO控制器的基本的想法是在控制器的设计考虑非线性氧传递函数,这样的非线性控制器比一个标准的PI控制器性能更优,但只能在中试规模的实验中进行。
在之前的污水处理厂中我们使用六个并行的曝气池,但后来意识到控制器应该与多种负载量相协调,在高负载量且增加气流速率的情况下KLa方程中的KLa曲线将会变得更平滑,这意味着大负载量和小负载量比起来控制器需要一个更高的输入。
为了解决多变控制的问题,我们使用了自校正调节器。
该控制器一直和控制方式(气流)和溶解氧浓度的变化做比较,并不断调整控制器的参数,这样DO将会保持和期望的设置点离得很近。
开始的时候我们设置了一个四阶系统来允许控制器的最大灵活性,经过一些操作之后控制器参数转变为一个更简化的控制器,事实上控制器与与简单的PI控制器相似。
在决定溶解氧控制中控制器的复杂度不是唯一的因素,采样率也很重要。
通常认识小的采样时间能提供更好的控制,在DO浓度气流改变的反应时间是15-30min,但是由于复杂的现象和氧气更新速率的转换,DO浓度的改变速率将会变得更频繁,但是在控制系统中到底怎样选取采样时间还没有理论证明。
随着营养传感器的发展用DO控制来在线调整氧气供给水平已成为可能,对于一个再循环系统来说适当的DO定位点可决定氨的在线测量。
氨浓度控制器和DO控制器级联的,反过来也与气流速度控制器级联,级联解决方案的优势是实现简单,鲁棒性更好。
基于对氨,硝态氮和氧阶段的测量,交替阶段和氧气设置点的阶段长度都用作控制变量,这个效果很好,是排出的氨和氮的浓度可以减少50%。
硝酸的循环流量长期以来被视为一个操纵变量,应该在预处理工厂中在线控制。
硝酸再循环控制的目标是使硝态氮在缺氧区存在,实际上在缺氧地区可以存够足够多的氮。
硝酸盐和磷酸盐的在线测量是工程师做得比较好的项目。
通常有两种方式来控制回归污泥流量,分别是恒流量控制或比例控制,比例在污泥回流速率和渗透速率之间保持不变。
在活性污泥控制中在二沉池过滤器中控制污泥层高度是很重要的测量方法,过滤器中的污泥层高度应该被动态控制,即在干旱和暴雨的情况下要分别处理。
污泥层高度是控制中主要的测量因素。
对外部碳计量控制方法的目标是在缺氧区通过控制外部碳源的流量保持低硝酸盐浓度。
L.等人发展了一种自适应碳流速度控制器,这个控制的结果表明硝酸盐浓度可以和期望的设置点相逼近。
并且在试验中为了保持硝酸浓度恒定在较低水平,碳流量则可以自动改变。
在系统中由三个控制器组成,每个控制器都是简单的PI控制器,正是这种结构使得系统可以创新。
第一个控制器控制内部流量,从而使缺氧区使用硝酸还原达到最大化;第二个控制器用来控制碳的含量以满足污水限制;第三个控制器用来调整污水全部输出的无机氮定位点,目前为止只有模拟研究表明这些控制器性能很好。
这个控制结构由四个反馈控制回路组成, 在一个高度协调的方式下用来控制硝酸处理再循环和碳剂量流动,例如外部碳的消耗要最小化同时要满足硝酸排放标准。
使用该系统在缺氧和好氧区测量硝酸盐浓度。
这一方法可以减小控制变量的变化范围,最大化硝酸废水浓度的昼夜变化,并减小对外部碳源的需求。
通过磷酸传感器,通过使用一个简单的反馈控制器就可以得到很好的控制性能。
通过废水的絮凝室位置的基于原位磷传感器的一个反馈控制来控制磷酸盐沉淀是很方便的。
通过废水的絮凝室位置的基于原位磷传感器的一个反馈控制来控制磷酸盐沉淀是很方便的。
通过废水的絮凝室位置的基于原位磷传感器的一个反馈控制来控制磷酸盐沉淀是很方便的。
对磷酸盐分析的反馈时间是很小的。
之前所提到的都是宏观控制,这样会影响微观特性和各种新陈代谢的微生物。
很明显工程师和微生物学家之间的合作将会促进对影响和潜在的控制的理解。
作者在这里强调了微生物种群优化的三个主要方面:
对特殊功能选择合适的物种,不同的物种有不同的生长特性,对工厂中的干扰因素有不同的的耐压力,这是去寻找最优特性物种的动力,这尤其和硝化细菌有关;在系统中控制不想要的或特性不好的微生物的生长,在生物营养物移除中控制糖原累积生物和亚硝酸盐氧化菌的生长至关重要;优化微生物特性,有证据表明在不同的操作环境下同样的微生物可能有不同的动力学或化学计量学,动力学生长和微生物选择的产率系数在操作过程和控制中应该优化。
亚硝酸盐氧化菌在使用长度曝气控制活性污泥中可以消除。
厌氧分解池使非线性高度动态系统,厌氧分解池的优点:
有用的副产品的形成,例如沼气,土壤改良剂所适用的腐殖质类的泥浆,但是厌氧分解池经常受到过程不稳定的影响。
已经意识到模型和过程方法的不完整性,但是考虑了消化池设计的定性价值。
最明显的测量有挥发性酸浓度、pH值、碱性气体流速、气体成分。
有相当多的猜测关于哪些变量或变量的组合,将是最好的影响分解池失败的因素。
控制变量包括可用暂时停止或减少进料,作为石灰或稀释消化池的基础。
很明显在厌氧分解池中应用控制系统可能导致实质性的所需的大量的新消化器的减少并允许在没有工厂扩张的情况下现有消化器用来满足增加的需求。
当控制操作达到它的最大能力时,因此AD过程的动态特性变得很明显线性时变的控制器不能满足要求,为了使过程达到最大的沼气生产量并且保证在有机加载速率最大时的稳定的操作将会须要一个更高级的系统。
在活性污泥控制中已经使用的一些策略:
阈值策略,控制极端事件,模糊控制。
阈值策略就是在顾客等待时间的费用和存储未出售产品的费用之间的权衡,在污水处理厂中的目标就是在操作费用和出水质量之间做一个总的权衡。
系统模型的减少表明每种类型的极端事件并在连续动态预测中寻找最佳设置点来估计特性。
由于污水处理系统的非线性和时变特性并且还有一些方面定义不清楚,例如微生物条件和视觉观察等,这些模型不能通过方程来描述,也不能用直接的语言来描述,这种情况下没有数学模型,算法和对物理过程的深度了解也能容易控制,此时运用的就是模糊控制,模糊控制可被看做是控制方法论,它可被看成是通过将不确定因素合并来模拟人的思维。
基准测试控制系统不仅应用到控制系统测试并且还应用到监控算法测试中,例如对控制算法的测试,还有其他算法相该测试一样成功地运用在控制系统中。
长期基准仿真模型1号是对BSM1的拓展。
这些模拟模型在几个模拟平台上都是可以免费获得的,无论是商业污水处理模拟器和通常的平台或一个独立的 FORTRAN语言实现。
完成一个全面实现控制算法的设计必须和合适的仪器和驱动器,其他一些实时工具结合起来,如数据库、数据筛选和过滤、参数估计以及大量的实践方面。
自来水系统需要特殊考虑的因素:
根据自来水的消耗来控制生产;处理工厂的缓冲容量主要用来估计日消耗模式;没有任何可能性直接排放未处理水,所有生产的水都要达标;由于单元过程之间的紧密耦合,质量控制成为一个整厂控制问题。
作者发展了一种方法来计算最优操作点,该方法是基于水的供给通过引用神经网络流动理论来优化水压和流速。
基于从实际压力和流速调整所得到的期望值来设计了一个反馈控制系统。
变速泵被证明为一个技术,它可以满足进一步的能源减少,这个可控压力控制的一个重要的副产品就是在较小的压力变化的分布网络来减少泄露。
对下水道的操作目标是混合下水道溢流最小化,对WWTP控制的目标是满足流
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