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        模糊預測控制在軋鋼廢水去油處理中的應用

        2013-10-15 01:20:34陳曉軍朱云開
        制造業(yè)自動化 2013年15期
        關(guān)鍵詞:含油量被控絮凝劑

        陳曉軍,朱云開,梁 軍

        (1. 南通市廣播電視大學 機械工程系,南通 226006;2. 南通寶鋼鋼鐵有限公司,南通 226002)

        0 引言

        軋鋼廠在軋制鋼材的生產(chǎn)過程中,需對軋機軋輥和軋制鋼材表面用水進行噴淋冷卻。大量的氧化鐵皮、潤滑點含油類物質(zhì)及其他一些雜質(zhì)等進入水體,造成水體污染。若直接回用,將會嚴重影響到鋼材的質(zhì)量;若大量外排,會污染環(huán)境且?guī)磔^大的經(jīng)濟損失。因此,軋鋼循環(huán)回用水的去油處理具有十分重要的意義[1]。目前常用的去油方法有物理法和化學法兩種,由于物理法具有設備復雜、除油不徹底、動力消耗大等缺陷,因此化學除油法得到廣泛應用。

        化學法除油過程中藥劑投放量的大小直接影響處理效果,加藥量過小時,出水水質(zhì)明顯下降,特別是油絮凝劑投加量小時,清水區(qū)會出現(xiàn)浮油渣;藥劑投加過量時,形成的絮花大而松散,比重輕,不易沉降,影響出水水質(zhì)[2]。

        由于加藥控制是一個具有非線性、大慣性、純滯后等特點的復雜工業(yè)控制過程,較難建立準確的數(shù)學模型,無法采用傳統(tǒng)的 PID 控制來實現(xiàn)精確的控制,為此本文提出模糊預測控制策略進行加藥量的控制。模糊控制和預測控制是各自獨立發(fā)展起來的兩類控制方法,模糊控制特別適用于非線性系統(tǒng)或?qū)ο髷?shù)學模型未知的復雜系統(tǒng),屬于“事后控制型”,即根據(jù)當前可以測量的被控量的偏差信息來確定控制量[3]。而預測控制是通過對被控過程未來輸出的預測來實現(xiàn)控制,引入了邏輯推理,有較強的自適應能力,對大慣性、大延遲等復雜系統(tǒng)有良好的控制效果[4]。由此可見,模糊預測控制結(jié)合了預測控制和模糊控制的優(yōu)點,其基于專家經(jīng)驗和知識推理的智能控制方法具有很強的魯棒性,通過提前預測來調(diào)整控制的力度,維持良好的動態(tài)控制性能[5]。

        1 系統(tǒng)描述與建模

        1.1 系統(tǒng)描述

        化學法除油流程采用加藥凝聚、加藥絮凝、反應、沉降的工藝流程,其流程如圖1所示。

        凝聚劑為具有較強破乳作用的電介質(zhì)類凝聚劑,絮凝劑為油絮凝劑,其除油機理為:向含油濁環(huán)水中先加入混凝劑,中和水中膠體顆粒表面電荷,減少擴散層厚度,使膠體脫穩(wěn)而互相聚結(jié);接著加入具有很多支鏈的線性高分子物油絮凝劑,由于其中含有大量的活性基因,對水中的懸浮物和乳化油珠有著強烈的吸附架橋能力,形成密實、粗大的絮團而逐漸沉降,以達到凈化水質(zhì)的目的[6]。

        投加藥劑時, 凝聚劑與絮凝劑必須分開投加,讓化學除油器的來水先與凝聚劑進行充分混合、混凝反應,再和絮凝吸附架橋、絮凝沉淀,秩序必須嚴格,不能顛倒。系統(tǒng)主要檢測水中含油量和懸浮物含量,將這2個檢測信號送至中央處理器,處理器在控制邏輯上劃分為兩個相對獨立的控制單元,自動凝聚劑控制單元和自動絮凝劑控制單元。系統(tǒng)的控制目標:處理后的出水含油量<4mg/L;出水懸浮物含量<10mg/L。

        1.2 系統(tǒng)建模

        本文以加凝聚劑為例,其投放量控制由紅外分光光度計在線檢測出水含油量,通過相應算法計算出對應的藥劑變化量,藥劑的投加量由計量泵控制。整個裝置由化學除油器1座,電動攪拌機1臺,加藥裝置2套,每套設有溶藥桶1個,雙隔膜箱式高效板框壓濾機1臺及管路等組成。根據(jù)系統(tǒng)的特點,可將整個加藥過程近似看作為一個一階慣性加純滯后控制對象,其傳遞函數(shù)為:

        根據(jù)對被控對象的多次階躍響應實驗分析,取k=4,T=200,τ=100。所以,被控對象的模型可近似為:

        2 模糊預測控制系統(tǒng)

        針對加藥系統(tǒng)非線性、大延時、大慣性的特點,采用模糊與預測相結(jié)合方法,模糊預測控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖 2所示。

        圖2 模糊預測控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

        由圖2可以看出,系統(tǒng)主要由預測模型、模糊控制和在線校正三個部分組成。其工作原理是:先利用預測模型得到系統(tǒng)未來的預測輸出C(k+n),然后將設定的輸出值R(k+n)和預測輸出值C(k+n)之間的預測誤差e及預測誤差變化率ec(k+n)設為模糊控制器輸入。模糊預測控制器利用模糊規(guī)則推理得到控制輸入U(k)施加于被控對象[7]。模糊預測控制的任務就是使被控對象的預測輸出C(k+n)盡可能地逼近設定值R(k+n)。

        2.1 預測模型

        預測模型是根據(jù)系統(tǒng)的歷史信息和當前的系統(tǒng)輸入來預測系統(tǒng)輸出的未來趨勢,在有限時域內(nèi)使受控量和目標量的偏差盡可能地小,從而提高系統(tǒng)的控制性能。

        本預測模型采用DMC模型,假設被控對象基于階躍響應預測模型的輸出矢量為N為建模時域長度。則在 k 時刻對系統(tǒng)施加一個控制增量)(kuΔ時,即可算出在其作用下未來N個時刻的輸出值:

        式中,i=1,2,3,…,N

        寫成矢量的形式即為:

        式中,C0(k)為k時刻未加)(kuΔ作用下的模型預測值;

        Cm(k)為k時刻在作用下的模型預測值;M為控制時節(jié)域長度,一般取M≤N。

        2.2 在線校正

        當k時刻對系統(tǒng)施加控制△u(k)時,利用預測模型即可得出未來時刻的輸出預測值Cm(k)。但由于實際過程存在著時變、非線性等因素以及環(huán)境干擾等的影響,預測值會偏離實際值,因此必須對輸出預估值進行修正,以提高預估值的準確性。

        校正的方法是利用當前時刻的輸出測量值C(k)與預估值Cm(k)之差,采用在線滾動方式,對輸出預估值進行校正,得:

        式中,hi為N維誤差校正系數(shù),這里取hi=1.0,hi=0.9,i=2,3,…,N;

        C(k+i)為校正后的輸出預估值。

        由此可得到含有預測信息的偏差e和偏差變化率ec:

        式中:n為預測步長。

        2.3 模糊控制

        本系統(tǒng)所選擇的是兩輸入、一輸出的模糊控制器,其結(jié)構(gòu)與常規(guī)模糊控制器相同,輸出均勻控制增量△u(k),所不同的是輸入為分解含油量p步預測誤差e(k+p)和p步預測誤差變化量ec(k+p)。為簡化設計,將輸入、輸出量經(jīng)比例因子規(guī)劃至基本論域,得:

        根據(jù)精確程度和控制要求,輸入變量和輸出變量均選擇 7 個等級,即{負大、負中、負小、零、正小、正中、 正大},用相應的英文縮寫表示為{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB},模糊論域均取為[-6,6]。考慮加凝聚劑系統(tǒng)對出水含油量的要求控制在2.4~3.6mg之間,根據(jù)實際運行人員和專家經(jīng)驗,將誤差e和誤差變化率ec的基本論域取為[-6,6],因此比例因子ke=kec=6/6=1;控制增量△u(k)的基本論域取為[-0.6,0.6],因此比例因子ku=0.6/6=0.1。

        模糊語言值實際上是對應上是對應的Fuzzy子集,而語言值最終是通過隸屬函數(shù)來描述的??紤]系統(tǒng)對響應速度的要求,各變量的隸屬函數(shù)均選用易于計算、占用內(nèi)存空間小、計算結(jié)果差別小的三角形隸屬函數(shù)。

        從系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應速度、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)精度等方面考慮,基于操作人員經(jīng)驗與專家決策經(jīng)驗總結(jié)基礎之上,制定了49條控制規(guī)則。具體控制規(guī)則如表1所示。

        表1 模糊控制規(guī)則

        對所有規(guī)則采用Mandani推理法和重心解模糊法得到U在論基本論域范圍內(nèi)的精確值,再乘上比例因子Ku后即得到K時刻的控制增量△u(k),獲得控制器的輸出值:u(k)=u(k-1)+△u(k)。

        3 仿真分析

        根據(jù)前面已求出的系統(tǒng)預測模型式(4)和被控對象的近似模型式(2),預測控制的參數(shù)?。篗=40,N=50,n=100,p=1。對系統(tǒng)進行仿真,結(jié)果如圖3所示。

        由圖3可知,系統(tǒng)采用了預估措施,有效避免了大滯后環(huán)節(jié)帶來的振蕩現(xiàn)象,設定期望值為3,超調(diào)量小、上升平穩(wěn)、進入穩(wěn)定狀態(tài)快、調(diào)節(jié)時間大約為800s、穩(wěn)態(tài)誤差5‰以內(nèi),較好地滿足了系統(tǒng)現(xiàn)場控制的要求。

        圖3 系統(tǒng)仿真曲線

        4 實際運行效果

        系統(tǒng)采用模糊預測控制對凝聚劑和絮凝劑投放量控制后,以2012年9月17日—26日每天上午10時檢測到的數(shù)據(jù)為例,如表2所示??梢?,該系統(tǒng)能夠?qū)⒑土抠|(zhì)量濃度和懸浮特質(zhì)量濃度分別控制在期望值(分別為3mg/L和8mg/L)范圍內(nèi),并且波動小。

        表2 水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)表

        5 結(jié)論

        針對軋鋼廢水去油加藥控制系統(tǒng)中被控對象的大慣性、純滯后、干擾復雜等特點,本文將模糊預測控制系統(tǒng)于此控制系統(tǒng),經(jīng)仿真實驗和實際運行測試表明,該方法不僅有良好的動、靜態(tài)品質(zhì),且具有較強的魯棒性和跟隨性,提高了控制系統(tǒng)的控制效果,也為同類系統(tǒng)的控制提供了很好的解決方法,具有一定的推廣價值。

        [1] 付國軍.應用稀土磁盤高效凈化軋鋼含油廢水的工藝技術(shù)探討[J].企業(yè)技術(shù)開發(fā),2010,29(9):27-28.

        [2] 楊秀莉.軋鋼廢水的化學處理法初探[J].四川冶金,2004(3):36-38.

        [3] 湯兵勇.路林吉,王文杰.模糊控制理論與應用技術(shù)[M].北京:清華大學出版社,2002:41-49.

        [4] 諸靜.智能預測控制及其應用[M].杭州:浙江大學出版社,2003:122-125.

        [5] 張玉艷,鄧瑋,韓希昌等. 模糊預測控制在循環(huán)水加藥控制中的應用[J].工業(yè)水處理,2008,28(11):83-85.

        [6] 唐勝衛(wèi).化學法除油技術(shù)在軋鋼含油水處理上的應用[J].工業(yè)安全與防塵,2000(6):8-10.

        [7] 陶帥.一種基于模糊預測控制的鍋爐爐溫控制仿真[J].杭州電子科技大學學報,2011,31(4):177-180.

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