基于BP网络与Fuzzy-PID控制的水厂投药系统建模与仿真

摘要：针对传统自来水投药控制大多采用基于传统数学模型的反馈控制，造成药剂浪费严重和沉淀池浊度波动大的问题，提出一种基于BP前馈预测与自适应反馈控制结合的方法。以原水浊度、流量、PH值作为前馈输入量，实现混凝剂量投入的最优预测；以沉淀池出水浊度与目标值偏差和偏差变化率作为输入，控制混凝剂调整，以此适应水质沉淀环境变化。最后通过MATLAB仿真软件与常规算法进行比较，改进算法具有明显优势，并适时调整混凝剂投加量，提高自来水厂水净化的效率。关键词：BP预测；模糊自适应；投药系统；数学模型；MATLAB仿真DOI编码：10.14016/j.cnki.1001-9227.2015.10.164Abstract：Accordingtothetraditionalwaterdosingcontrolmostofthetraditionalmathematicalmodelbasedfeedbackcontrol,causingchemicalswastageandprecipitationpoolturbidityfluctuationproblem,putforwardamethodbasedonBPpredictionandadaptivefeedbackcontrolcombinedwith.Inrawwaterturbidity,flow,pHvalueisusedasafeedforwardinput,realizemixedagentintotheoptimalprediction;tosedimentationtankeffluentturbidityandthetargetvalueoferroranderrorchangerateasinputandcontrolcoagulantadjustment,inordertoadapttothewaterqualityenvironmentalchangesinprecipitation.Atlast,comparedwiththeconventionalalgorithm,theimprovedalgorithmhasobviousadvantages,andadjuststhedosageofcoagulantintime,andcanim-provetheefficiencyofwaterpurificationinwaterworks.Keywords：BP;Fuzzyadaptive;Administrationsystem;Mathematicalmodel;MATLABsimulation中图分类号：TP183；TP273.5文献标识码：A文章编号：1001-9227（2015）10-0164-03基于BP网络与Fuzzy-PID控制的水厂投药系统建模与仿真王艳妮（西安航空职业技术学院陕西西安，710089）收稿日期：2015-06-09作者简介：王艳妮（1981-），女，陕西渭南人，讲师。0引言随着城市规模的不断扩大与人们生活水平的提高，城市自来水水质成为城市居民关注的重点。因此，优化自来水生产工艺，对提高自来水质量和促进居民健康具有重要意义。加药混凝作为自来水净化工艺中重要步骤，其效果将直接决定水厂后续工艺的处理与成本。由此，有必要提出一种智能化的控制方法，对投药量进行自动调节，从而避免人为投药中存在的问题，提高供水的安全行、安全性和有效性。自来水净化处理过程中，加药混凝受很多因素的影响，呈现出非线性、大滞后的特点。针对常规混凝控制的特点，朱雪峰等[1-3]人提出采用模糊神经网络数学模型对进行控制，实现对投药量的准确的预测,但这种方法不能保证控制的精度，并具有很强的抗干扰性。此后随着计算机技术、智能控制技术的发展，开始引入中间参数方式[4-6]，通过设定沉淀池目标值，并以混凝作为控制对象，实现对混凝剂量的控制。因此，结合前馈与反馈两种控制系统的优缺点，针对复杂非线性、缺乏精确数学模型的问题，提出采用前馈与反馈相互结合的智能控制算法，并对其进行数学建模，以此实现对水质参数动态变化确定合理的加药量，提高自来水处理的品质。1混凝投药净化效果影响因素在自来水处理系统中，混凝目的是加速微小混凝物的吸附，从而加速沉降，分离水中的悬浮物和胶体，并去除其中的一部分有机物和硅化物。在混凝过程中，通过相关的实验表明[7]，混凝剂投入剂量与源水水质和流量有着密切的关系。当源水水质相同的情况下，源水流量、源水浊度与混凝投药量成正比关系，流量增加，投药量也明显增加，反之，减少。温度、PH值对投药量的影响不明显，对此在本研究中不做进一步的分析。因此，综合现有研究[8]，混凝投剂量与各个因素的关系可表示为：m=aZQZ（1）其中m表示混凝投剂加量（mg/L）,Q为源水流量（m3/h）,Zo