基于简化ASM1模型的曝气过程动态优化及控制

论文摘要

随着国家大力提倡节能减排,在环保要求日益严格的趋势下,对污水处理厂进行优化运行、降低能耗的研究具有重要的意义。曝气过程是污水处理过程中能耗最大的环节,本文将动态优化技术应用到污水处理过程中的曝气环节,对曝气过程进行了动态优化及控制的研究。(1)在介绍“活性污泥1号模型”ASM1的基础上,基于本文研究曝气过程中能量消耗的目的,对ASM1模型进行了合理的简化,建立了基于简化ASM1模型的曝气系统数学模型。对模型进行了验证,结果表明简化模型是正确的。(2)本文模拟活性污泥法污水处理过程“1号基准仿真模型”BSM1第五池的曝气过程,运用AMPL建模语言对曝气系统建立仿真模型。对于模型的求解,是把控制变量和状态变量在每一个时间单元(有限元)内进行离散,把原来非线性微分代数方程组的DAE系统转化为非线性代数方程组,调用IPOPT解法器求解NLP问题来实现的。该仿真模型的建立,为以后对曝气过程动态优化及控制的研究提供了平台。(3)以曝气能量函数作为动态优化的目标函数建立了曝气系统的动态优化模型。在动态入水的条件下进行仿真,给出了动态优化的结果。优化结果满足动态优化模型的约束条件并找到了最优解,实现了污水处理曝气过程的动态优化。(4)以曝气能量函数作为性能指标的一部分建立了曝气系统的预测控制模型,在动态入水的条件下进行仿真并对比了PID定值控制的结果。结果表明,选取不同的权系数可以得到不同的控制结果,当曝气权系数Q=0.075,误差权系数R=10时达到了控制要求,比PID定制控制节约了3.2%的能耗。(5)建立了曝气系统滚动时域估计模型并进行仿真。对比了不同窗口长度下的估计结果。当窗口长度为4个有限元时达到了估计的效果。估计结果表明将动态优化的思想应用到滚动时域估计的求解中是成功的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 城市污水处理现状
• 1.2.1 污水处理模型
• 1.2.2 污水处理工艺
• 1.3 污水处理系统过程控制技术现状
• 1.3.1 过程控制概述
• 1.3.2 传统控制在污水处理中的应用
• 1.3.3 先进控制在污水处理中的应用
• 1.3.4 智能控制在污水处理中的应用
• 1.4 本文的主要工作
• 第2章 曝气池仿真平台的建立
• 2.1 1号基准仿真模型-BSM1
• 2.1.1 活性污泥1号模型-ASM1
• 2.1.2 BSM1入水及评价
• 2.2 曝气池的仿真模型
• 2.2.1 简化的ASM1数学模型
• 2.2.2 曝气反应池的平衡方程
• 2.3 模型实现
• 2.3.1 联立配置法
• 2.3.2 AMPL的介绍
• 2.3.3 IPOPT的介绍
• 2.4 简化模型的验证
• 2.5 本章小结
• 第3章 曝气池的动态优化
• 3.1 引言
• 3.2 动态优化技术的概述
• 3.2.1 动态优化的概念
• 3.2.2 动态优化方法
• 3.2.3 动态优化技术现状
• 3.3 动态优化在曝气池中的实现
• 3.3.1 优化问题描述
• 3.3.2 动态优化
• 3.4 优化结果
• 3.5 本章小结
• 第4章 曝气池曝气过程的预测控制
• 4.1 引言
• 4.2 预测控制的概述
• 4.2.1 预测控制的基本原理和特征
• 4.2.2 预测控制的技术现状
• 4.3 非线性模型预测控制的概述
• 4.3.1 非线性模型预测控制算法
• 4.3.2 非线性预测控制的技术现状
• 4.4 预测控制在曝气过程中的应用
• 4.4.1 预测控制模型
• 4.5 结果及讨论
• 4.6 本章小结
• 第5章 曝气过程中的滚动时域估计
• 5.1 引言
• 5.2 状态估计概述
• 5.2.1 估计理论
• 5.2.2 卡尔曼滤波
• 5.2.3 滚动时域估计问题提出
• 5.2.4 MHE研究现状
• 5.3 MHE的原理和算法
• 5.4 滚动时域估计在曝气过程中的应用
• 5.4.1 估计问题的描述
• 5.4.2 求解算法
• 5.4.3 滚动时域估计的结果
• 5.5 本章小结
• 第6章 总结与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士期间发表的论文