根据这两个输入变量,经过模糊控制器的计算、判断与决策,作为模糊控制系统输出变量的则是控制变量的变化量Δui,即曝气量的变化量。
确定了模糊控制器的输入与输出变量后,根据模糊控制理论按照以下步骤实现模糊控制系统。
3.1.1
精确量的模糊化
根据表1所得的试验结果,将DO的偏差及偏差的变化量用模糊变量来表示,即将被控制变量进行模糊化处理,得到模糊集合向量。
对误差E,误差变化CE及控制量u的模糊集及其论域定义如下:?
CE和u的模糊集均为:{NB,NM,NS,O,PS,PM,PB}?
E的模糊集为:{NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB}?
上述模糊语言变量的意义:?
NB=Negative
Big(负大)?
PB=Positive
Big(正大)?
NM=Negative
Medium(负中)?
PM=Positive
Medium(正中)?
NS=Negative
Small(负小)?PS=Positive
Small(正小)?
NO=Negative
Zero(负零)?
PO=Positive
Zero(正零)?
O=Zero?
E和CE的论域均为:{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6}?
u的论域为:{-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,+1,+2,+3,+4,+5,+6,+7}?
将Ei、CEi、ui化为各自论域上离散的整型变量,即整型化处理。在此设定DOs=2.0mg/L,是相对于COD=1000
mg/L、曝气量为0.6m3/h、反应9min时的DO浓度。
E、CE及u的模糊集和论域确定后,须对模糊语言变量确定隶属函数,即所谓对模糊变量赋值,就是确定论域内元素对模糊语言变量的隶属度。上述论域E、CE、u上的模糊变量均假定为正态型模糊变量,其正态函数为:?
F(x)=exp[-((x-a)/σ)2] (3)
此函数确定了模糊隶属函数曲线的形状。将确定的隶属函数曲线离散化,就得到了有限个点上的隶属度,便构成了一个相应的模糊变量的模糊子集。
3.1.2
建立模糊控制规则
在试验基础上,分析DO与有机物降解及曝气量之间的关系,建立以模糊语言表示的模糊控制推理的合成规则和模糊控制规则。
根据操作过程中可能遇到的各种情况和系统的运行数据,将相应的控制策略归纳为表2,这是一组根据系统输出的误差及误差的变化趋势来消除误差的模糊控制规则。
表2
SBR法曝气过程模糊控制规则表 |
||||||||
E |
CE |
| ||||||
NB |
NM |
NS |
O |
PS |
PM |
PB |
| |
△u |
| |||||||
NB |
PB |
PB |
PB |
PB |
PM |
PS |
O |
|
NM |
PB |
PB |
PB |
PM |
PS |
O |
NS |
|
NS |
PB |
PM |
PM |
PS |
O |
NS |
NM |
|
NO |
PM |
PM |
PS |
O |
NS |
NS |
NM |
|
PO |
PM |
PS |
PS |
O |
NS |
NM |
NM |
|
PS |
PM |
PS |
O |
NS |
NM |
NM |
NB |
|
PM |
PS |
O |
NS |
NM |
NB |
NB |
NB |
|
PB |
O |
NS |
NM |
NB |
NB |
NB |
NB |
|
上述这些模糊控制规则可以用模糊条件语句来描述,例如:?
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