申请日2016.06.17
公开(公告)日2016.11.09
IPC分类号G05B13/04; C02F9/14; C02F101/16
摘要
本发明涉及一种变工况污水处理过程的多模型预测控制方法，在每个采样时刻，根据切换指标在线从多个控制模型中选出最优控制模型，根据所选出的最优控制模型的历史信息和未来输入，预测出系统的未来响应，并以氨氮浓度和硝态氮浓度作为控制目标，求解有限时域内优化问题，得到基于当前时刻的控制输入序列，并从控制输入序列中选取第一个作用于所选的最优控制模型，到下一采样时刻，重新选择最优控制模型并进行优化问题的求解，形成闭环优化控制。
权利要求书
1.一种变工况污水处理过程的多模型预测控制方法，其特征在于，在每个采样时刻，根据切换指标在线从多个控制模型中选出最优控制模型，根据所选出的最优控制模型的历史信息和未来输入，预测出系统的未来响应，并以氨氮浓度和硝态氮浓度作为控制目标，求解有限时域内优化问题，得到基于当前时刻的控制输入序列，并从控制输入序列中选取第一个作用于所选的最优控制模型，到下一采样时刻，重新选择最优控制模型并进行优化问题的求解，形成闭环优化控制。
2.根据权利要求1所述的变工况污水处理过程的多模型预测控制方法，其特征在于，所述控制模型的输入为氧气传递函数和污泥回流量，输出为氨氮浓度和硝态氮浓度。
3.根据权利要求1所述的变工况污水处理过程的多模型预测控制方法，其特征在于，所述切换指标为其中，ei(k)表示实际输出与第i个子模型的输出误差，a和b分别为当前时刻和过去l个时刻失配误差的加权系数，ρ为遗忘因子，表示过去l个时刻的失配误差在系统性能指标中被遗忘的程度，l是过去时刻的时域长度。
4.根据权利要求1所述的变工况污水处理过程的多模型预测控制方法，其特征在于，所述控制模型为采用聚类-PLS多模型方法建立的污水处理过程的多线性控制模型。
说明书
一种变工况污水处理过程的多模型预测控制方法
技术领域
本发明涉及污水处理技术领域，特别是涉及一种变工况污水处理过程的多模型预测控制方法。
背景技术
污水处理是为使污水达到排水某一水体或再次使用的水质要求对其进行净化的过程。现有的污水处理按照其作用可分为物理法、生物法和化学法三种。
物理法：主要利用物理作用分离污水中的非溶解性物质，在处理过程中不改变化学性质。常用的有重力分离、离心分离、反渗透、气浮等。物理法处理构筑物较简单、经济，用于村镇水体容量大、自净能力强、污水处理程度要求不高的情况。
生物法：利用微生物的新陈代谢功能，将污水中呈溶解或胶体状态的有机物分解氧化为稳定的无机物质，使污水得到净化。常用的有活性污泥法和生物膜法。生物法处理程度比物理法要高。
化学法：是利用化学反应作用来处理或回收污水的溶解物质或胶体物质的方法，多用于工业废水。常用的有混凝法、中和法、氧化还原法、离子交换法等。化学处理法处理效果好、费用高，多用作生化处理后的出水，作进一步的处理，提高出水水质。
由于受季节、天气、温度、居民习惯等因素影响,污水处理过程经常在负荷大范围波动的条件下运行。对于这类工况变化频繁的复杂过程,采用单一的全局模型难以描述整个工况的过程特性。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种变工况污水处理过程的多模型预测控制方法，能够提高系统建模和控制精度。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种变工况污水处理过程的多模型预测控制方法，在每个采样时刻，根据切换指标在线从多个控制模型中选出最优控制模型，根据所选出的最优控制模型的历史信息和未来输入，预测出系统的未来响应，并以氨氮浓度和硝态氮浓度作为控制目标，求解有限时域内优化问题，得到基于当前时刻的控制输入序列，并从控制输入序列中选取第一个作用于所选的最优控制模型，到下一采样时刻，重新选择最优控制模型并进行优化问题的求解，形成闭环优化控制。
所述控制模型的输入为氧气传递函数和污泥回流量，输出为氨氮浓度和硝态氮浓度。
所述切换指标为其中，ei(k)表示实际输出与第i个子模型的输出误差，a和b分别为当前时刻和过去l个时刻失配误差的加权系数，ρ为遗忘因子，表示过去l个时刻的失配误差在系统性能指标中被遗忘的程度，l是过去时刻的时域长度。
所述控制模型为采用聚类-PLS多模型方法建立的污水处理过程的多线性控制模型。有益效果
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明将污水处理过程划分为多个工况，利用多模型预测控制方法有效解决了污水处理过程中存在的非线性和不确定性，实现了出水水质的有效控制。