OMRON CQMI PLC在污水处理模糊控制中的应用

    一、应用背景与需求    生物工程技术是21世纪发展起来的一个高新科学技术，生物工程技术用于环保水处理已有百年的历史了，近年来采用生物法处理各种浓度有机废水、城市生活污水等已经成为一种趋势。    废水生物处理技术中的序批式活性污泥法（又称SBR法），是一种简易、快速且低耗的污水处理工艺，具有工艺简单、效率高、脱氢除磷效果好，防止污泥膨胀性能强，耐冲击负荷和处理能力强等优点，非常适用于水质水量变化大的中小城镇的生活污水处理，以及易生物降解的工业废水处理。但是，在许多应用中还不能实时检测各种污水指标，只能采用时间程序控制，因而影响了控制效果。    目前，由于化学需氧量COD浓度在线检测仪的出现，将COD浓度作为重要的工艺参数，可以组成基于PLC的SBR污水处理模糊控制系统。系统通过在线检测COD的浓度值来调节曝气量，以保证出水质量，节省运行费用。    二、SBR法污水处理过程分析    SBR法由初次沉淀池、曝气池、二次沉淀池、污泥回流和剩余污泥排放几个系统组成，如图9.22所示。初次沉淀池用以去除污水中原生悬浮物，悬浮物少时可不设置。污水和回流的活性污泥一起进入曝气池形成混合液，通过曝气阀充入空气，使混合液得到足够的搅拌而呈悬浮状态，然后流入沉淀池。混合液中的悬浮固体在沉淀池中沉淀下来和水分离，流出沉淀池的是净化水。沉淀池中的污泥大部分回流，成为回流污泥。
    图9.22    活性污泥法处理流程    传统的控制方法是时间程序控制，即按照规定的时间和顺序进行。    ·充水（打开进水泵）：7h。    ·曝气（开启空压机）：1.75h。    ·搅拌（接通搅拌电机）：1.25h。    ·沉淀：1.5h。    ·排水（打开电磁阀）：0.5h。    从充水开始到排水结束为一个周期。在一个周期内，通过曝气、停气使充氧／缺氧状态相互交替进行。在分解污水中含碳化合物（以COD为代表）的同时，相继进行含氮化合物的硝化和反硝化，最终达到脱碳、脱氨和脱氮的目的。    一般情况下，采用每天执行两周期（12h/周期），但是，工业污水中有机物的浓度往往是随时间变化的，如果按固定的反应时间控制SBR法污水处理系统的运行，则既浪费能源又容易发生污泥膨胀。如时间设置不合适，还将影响处理效果。    SBR法污水处理系统本身属于复杂的动态系统，无法确定精确的数学模型。化学需氧量COD是一个重要的工艺参数，但其在线测量存在一定的滞后。模糊控制不需掌握控制对象的精确数学模型，而是根据控制规则决定控制量的大小，这种控制方法对于存在滞后或随机干扰的系统具有良好的控制效果。控制系统在污水处理过程中，在线检测COD的值来调节曝气量，使整个反应过程的化学需氧量COD处于适当的范围，既能保证出水质量，又能节省运行费用。    三、PLC模糊控制器的设计    曝气装置模糊控制器的输入量为曝气池中COD达标值与测量值的误差e及误差变化率ec，输出量为曝气机曝气增量u，其框图如图9.23所示。通过控制器定时采样COD值和COD值变化率与达标值比较，得COD值误差e以及误差变化率ec，并以此作为PLC控制器的输入变量，模糊控制器的输出控制曝气机阀门的开度。
    图9.23    模糊控制器框图    模糊控制器包括输入量模糊化、模糊推理和解模糊3个部分。E和Ec分别为e和ec模糊化后的模糊量，U为模糊控制量，u为U解模糊化后的精确量。    1．输入模糊化    在模糊控制器设计中，设：    ·E的词集为[NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB]，论域为[-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6]；    ·Ec和U的词集为[NB，NS，ZO，PS，PB]，论域为[-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5．+6]：    ·e(k)= COD(k) -CODO，COD(k)=e(k) - e(k-1)，COD0表示达标值。    将e，ec和u模糊化，根据COD值控制的经验可得出变量E，Ec和U的模糊量化表。表9.6给出了变量E的赋值表。    表9.6    变量E的赋值表
    2．模糊决策和模糊控制规则    通过总结污水处理过程中COD手动控制经验，可以得出模糊控制规则，如表9.7所示。    表9.7    模糊控制规则表
    根据控制规则表，可以得到35条模糊控制规则。例如：    ·当COD误差和误差变化均为负大时，COD值小于达标值，应减少曝气量，所以U取NB，曝气机全关；即控制规则为“IF E=NB AND Ec= NB THEN U=NB”。    ·如COD误差是负大，误差变化为正大时，曝气机开度不变；即控制规则为“IF E=NBAND Ec=PB THEN U=ZO”。    3．输出反模糊化    根据模糊规则表取定的每一条模糊条件语句，就可以计算出相应的模糊控制量U（如表9.8所示），然后依据最大隶属度法得出实际控制量u，经D/A转换后去控制曝气量。    表9.8    模糊控制量表
    4．模糊控制算法的PLC实现    该系统选用OMRON公司的CQMI型PLC作为控制器。首先将模糊化过程的量化因子Ke、Kec和Ku存入PLC的保持继电器中，然后利用A/D模块将输入量采集到PLC的DM数据区，经过限幅量化处理后，根据它们所对应的输入模糊论域中的相应元素，查模糊控制量表求出模糊输出量U，再乘以输出量化因子即可得实际输出量u，由D/A模块输出对阀门开度进行控制。    在模糊控制算法的实现中，模糊控制量表的查询是程序设计的关键，图9.24给出了本例实现模糊控制量表查表功能的梯形图。为了简化程序设计，程序设计中将输入模糊论域的元素由[-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6]转化为[0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12]，将模糊控制量表中U的控制结果按由上到下、由左到右的顺序依次存入DM0100～DM0268中，控制量的基址为100，偏移地址为Ecx13+E。
    图9.24    模糊控制量查表梯形图    图9.24中，DM0002和DM0003分别为E和Ec在模糊论域中所对应的元素。“MOV DM0031 DM 1000”是间接寻址指令，它将DM0031的内容作为被传递单元的地址，将这个地址指定单元的内容（即控制量U），传递给中间单元DM1000再通过解模糊运算得u，然后由模拟输出通道传送给D/A转换器，控制曝气阀开度。    四、总结与评价    在现代复杂工业过程控制中，由于被控对象通常具有复杂的多变量、严重的非线性、强耦合、大滞后、分布参数时变以及种类繁多的干扰，使得基于精确数学模型的常规控制方法已无法获得满意的动静态控制效果。近年来，模糊逻辑控制取得了巨大的成功，已广泛应用于工业自动化、机器人控制及智能仪表和家用电器等领域。模糊控制器是一种基于模糊规则的控制器，这些模糊规则是人们对受控过程认识的归纳和经验的总结，它的出现为复杂工业过程的控制提供了一种智能化的新方法。    本例将模糊控制技术与PLC相结合，实现了COD的模糊控制系统。利用PLC实现模糊控制，既保留了PLC控制系统可靠、灵活、适应能力强等特点，又提高了控制系统的智能化程度。应用表明，这种控制方法不仅提高了污水处理系统的可靠性、节约了能源，而且对于进一步实现各种活性污泥法的实时控制提供了一种较为理想的控制方案。