模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在污水廠的應(yīng)用_secret

1、模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在污水廠的應(yīng)用摘要：當(dāng)前眾多污水處理廠的設(shè)計(jì)過程中，污水處理流程和主要指標(biāo)的控制主要由工藝設(shè)計(jì)來完成，而影響到污水廠日后運(yùn)行管理的自動(dòng)化控制工程在這一階段往往更多地注重于硬件方面，許多成熟的或先進(jìn)的自動(dòng)化技術(shù)所提供的優(yōu)化控制方案常常被忽視。關(guān)鍵字：模糊邏輯 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前眾多污水處理廠的設(shè)計(jì)過程中，污水處理流程和主要指標(biāo)的控制主要由工藝設(shè)計(jì)來完成，而影響到污水廠日后運(yùn)行管理的自動(dòng)化控制工程在這一階段往往更多地注重于硬件方面，許多成熟的或先進(jìn)的自動(dòng)化技術(shù)所提供的優(yōu)化控制方案常常被忽視。許多國(guó)外企業(yè)利用這些技術(shù)非常成功地解決了應(yīng)用方面的問題。在污水處理領(lǐng)域，這些技術(shù)包括眾所周知

2、的PID調(diào)節(jié)、正在為人們所熟悉的模糊邏輯控制，另外，一種更為新穎的技術(shù)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-也表現(xiàn)出相當(dāng)好的前景。這些以理論為基礎(chǔ)的應(yīng)用技術(shù)可大幅度地優(yōu)化控制系統(tǒng)。 許多資料表明，諸如模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等理論在解決各種過程控制方面的技術(shù)問題時(shí)取得了相當(dāng)大的成功，如果用常規(guī)的方法來處理這些非線性或“黑箱”問題的話，要么是無從解決，要么是非常復(fù)雜且耗資巨大。從發(fā)展的角度看，模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在污水處理領(lǐng)域中應(yīng)用前景會(huì)逐漸廣闊。下面從控制理論上簡(jiǎn)要介紹模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理。1模糊邏輯控制工程是模糊邏輯的一個(gè)主要應(yīng)用領(lǐng)域。首先應(yīng)說明的一點(diǎn)是，模糊并不意味著所獲得的結(jié)果是模糊、不精確或甚至是完全不準(zhǔn)確的。但是

3、，它也不同于二進(jìn)制邏輯，僅能區(qū)分真假（1、0）兩種狀態(tài)，模糊邏輯理論具有描述不精確狀態(tài)的語句，這些語句由特定的生產(chǎn)工藝和控制方法在獲得的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上以“規(guī)則”的形式引入，這樣的控制由模糊控制器來完成。模糊控制器由三個(gè)功能模塊組成：模糊化單元、模糊推理單元和去模糊化單元。將物理參數(shù)轉(zhuǎn)換成模糊變量的過程稱為模糊化，這個(gè)轉(zhuǎn)換過程是在所謂“成員功能單元”的幫助下進(jìn)行的。“成員功能單元”表明如何將許多如很低、低、最優(yōu)、高或很高之類的術(shù)語（也稱作“語言”變量）準(zhǔn)確地與某一特定值相對(duì)應(yīng)。例如：曝氣池溶解氧反饋值可取NB、NS、ZR、PS、PB五個(gè)值，對(duì)應(yīng)著很低、低、優(yōu)、高、很高。有時(shí)也會(huì)出現(xiàn)重疊現(xiàn)象，例如

4、：右圖的曝氣池溶解氧濃度為2.2mg/l，這個(gè)值既為低值又為最優(yōu)值，而：“最優(yōu)”推斷值比“低”推斷值（=0.3）更接近于真值（=0.7）。因此在這種情況下，就不存在語句必須是真（=1）或假（=0）的基本規(guī)則，這就意味著克服了二進(jìn)制邏輯固定限量的弊端?？刂茊卧蓪＜液涂刂撇僮魅藛T所積累的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)組成，這些經(jīng)驗(yàn)以簡(jiǎn)單的“規(guī)則”形式表示，如直接作用于過程操作的“IF-THEN語句。例如曝氣池根據(jù)溶解氧含量控制鼓風(fēng)量的判斷方法：“IF溶解氧濃度很高，THEN空氣管路風(fēng)量快速減”。這樣一來，控制單元就將輸入變量同受控變量聯(lián)系了起來，該過程稱為“推理”?！巴评怼钡姆椒ㄓ凶畲笾?最小值法、最大點(diǎn)積法等?！巴?/p>

5、理”除應(yīng)用在曝氣量控制外，還可以應(yīng)用于回流污泥控制和泵房水位控制、格柵控制等。由于受控變量通常都是許多規(guī)則的結(jié)果，因此有必要總結(jié)各自的適用范圍，該過程稱為“合成”。去模糊是將模糊形式確定的受控變量變回?cái)?shù)量值的轉(zhuǎn)換過程，這對(duì)操作和控制某種執(zhí)行器來說是很有必要的。模糊邏輯技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)成熟，許多工業(yè)控制軟件含有這些功能，有些產(chǎn)品還具有專門的模糊控制模塊，如果在工程設(shè)計(jì)階段把該領(lǐng)域已經(jīng)取得的“經(jīng)驗(yàn)策略”通過軟件的設(shè)計(jì)應(yīng)用到該工程上，無疑會(huì)使控制系統(tǒng)變得更“聰明”。2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作方式如同人的大腦。從信息處理這點(diǎn)來看，每個(gè)神經(jīng)元性能如同一個(gè)簡(jiǎn)單的處理器。首先，累加加權(quán)輸入量，然后，經(jīng)轉(zhuǎn)換功能模塊

6、T得出輸出值，輸出一般是非線性的，存貯于神經(jīng)元中。接下來，該值再作為下一級(jí)神經(jīng)元的輸入值。將許多神經(jīng)元連接到網(wǎng)絡(luò)上即可建造一些非常復(fù)雜的結(jié)構(gòu)。同級(jí)的神經(jīng)元可以合并起來構(gòu)成功能層。一般都使用3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。圖中帶3個(gè)輸入和2個(gè)輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。神經(jīng)元的輸入信號(hào)經(jīng)加權(quán)、累加，然后進(jìn)入通用的非線性轉(zhuǎn)換功能單元T中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始工作前，加權(quán)連接必須經(jīng)“訓(xùn)練”后建立，為此，網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)存入輸入和輸出數(shù)據(jù)。在“訓(xùn)練”階段，網(wǎng)絡(luò)在輸入和輸出之間完成“學(xué)習(xí)”功能。在調(diào)用階段，網(wǎng)絡(luò)的輸出即可作為結(jié)果使用。由于其操作模式具有自然性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在可以完成以前常規(guī)方法所不能完成的任務(wù)。下面的例子表明如何運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬雖

7、重要但卻不能在線測(cè)量的參數(shù)，如污水中的COD。COD是生物污水控制工程中需連續(xù)測(cè)量的、最重要的污染參數(shù)之一。為了獲得穩(wěn)定的水質(zhì)控制，在工藝流程的重要環(huán)節(jié)采取措施是相當(dāng)重要的。盡管實(shí)驗(yàn)室分析儀器的使用已非常方便，但是，設(shè)計(jì)人員還不能提供COD的在線測(cè)量。難點(diǎn)并不在分析技術(shù)的本身，而是難在采樣上，這也是以前沒有有效的、從水體中獲取信息的控制方案的原因。在這里必須引入“軟傳感器”的概念。當(dāng)一個(gè)特殊物理參數(shù)不能直接測(cè)量，而必須通過許多可直接測(cè)量的變量進(jìn)行計(jì)算得到時(shí)，可使用軟傳感器?？芍苯訙y(cè)量的變量通過硬傳感器（如溶解氧探頭、濃度計(jì)探頭等）進(jìn)行測(cè)量，然后將它們輸入軟傳感器中，軟傳感器使用計(jì)算機(jī)語言，應(yīng)用特殊算法計(jì)算出所需特殊物理參數(shù)的實(shí)際值?！吧窠?jīng)軟傳感器”在解決測(cè)量問題中起了如“軟傳感器”的作用，因其以實(shí)際污水的原始數(shù)據(jù)（包括PH值和導(dǎo)電率）為基準(zhǔn)，能夠相當(dāng)精確地測(cè)出污水中COD的含