CN101607151A - 嵌入式智能加药控制器及其控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种嵌入式智能加药控制器及其控制方法，旨在实现混凝有效优化控制。本控制器特征在于：具有丰富的外部接口，包括数据采集接口、丰富的通讯接口、多种显示接口、外存贮器CF卡扩展接口。该控制方法特征在于：由混合智能控制器、混凝剂投加泵、混凝沉淀池前向通道和混凝剂流量计、滤前浊度仪(沉淀后的浊度——浊度传感器)反向通道组成，是一个双闭环反馈——前馈控制系统。该方法设定值是由水处理工艺设计所决定的滤前浊度值，被控量是实测的滤前浊度值，控制的主要对象混凝沉淀池和计量投加泵。由于具有时滞、非线性、时变、干扰因素众多的被控主要对象是在反馈环内，因此该方法是一种混凝剂投加量的优化控制方法。
Description
技术领域
本发明涉及水处理技术，具体地说涉及到一种嵌入式智能加药控制器及其控制方法，该方法运用于饮用水水处理混凝投药工艺的监视、控制与数据采集，属于饮用水安全保障技术。
技术背景
混凝是水处理工艺的一个重要过程，混凝剂投加控制方法的目的是追求混凝剂最佳投加量来提高供水质量。混凝反应过程是一个时滞、非线性、时变、干扰因素众多的复杂过程，其中，源水的浊度、温度、流量、PH值、溶解氧、氧化还原值、导电率、“矾液”的流量和浓度等对它都有影响。混凝剂最佳投加量指达到既定水质目标的最小混凝剂投量，即“最佳剂量”，混凝剂最佳投加量控制是自来水厂控制的关键环节。混凝机理至今还未有统一的认识，尚没有定量描述的数学模型，因此，如何达到“最佳剂量”控制和提高供水质量一直是水处理技术人员研究的难题。
专利号为ZL200510009831.6的专利公布了一种基于多源信息融合技术的混凝过程智能监测与控制方法，其控制结构是通过单因子检测仪把当前混凝反应程度反馈值与期望的混凝程度设定值进行比较，经相应运算(如模糊控制，PID控制)输出混凝剂投加量至混凝剂投加泵，从而实现混凝剂投加控制。该发明专利的特点是通过测量源水的多种水质参数从而实现变化水质条件下单因子混凝控制系统设定值适时、适宜的自修正，单因子检测仪是安装于混凝沉淀池前的管道上，而真正的混凝是在混凝沉淀池中完成。该专利所提供的控制方法设定值是混凝沉淀池的混凝程度，被控量是混凝剂投加量，而对混凝有重要影响的混凝沉淀池却在反馈环外，其控制系统仅由一个单闭环反馈组成，没有涵盖主要的控制对象混凝沉淀池，在应用中受到了一定限制。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述智能加药控制方法的缺陷，提供一种优化的智能加药控制方法，并构建与之相适应的嵌入式智能加药控制器。该方法设定值是由水处理工艺设计所决定的滤前浊度值，被控量是实测的滤前浊度值，控制的主要对象是混凝沉淀池和加药计量投加泵。由于具有时滞、非线性、时变、干扰因素众多的被控主要对象是在反馈环内，针对这一问题，本发明寻求一种优化的控制方法，并能实现混凝投加量的最佳优化控制。
为实现上述目的，本发明所采取的技术方案是：嵌入式智能加药控制器，其特征在于：
具有包括数据采集、通讯、显示、外存贮器CF卡等外部接口。嵌入式智能加药控制器通过Ether NET接口与以太网(1)相连接，通过JTAG接口与仿真器(2)相连接，通过LCD接口与TFT触摸屏(3)相连接，通过PCI接口与数据采集卡(4)相连接；通过KEY接口与面板键盘(5)相连接；通过三个USB接口、一个RJ45接口、一个RS232/RS485接口与现场设备(6)相连接。本控制器具有单机控制功能，可用于没有实现DCS自动化的饮用水厂对计量泵的独立控制，一台嵌入式智能加药控制器可控制二台加药计量泵；本控制器具有网络控制功能，也可用于已实现DCS自动化的饮用水厂对计量泵的控制。
所述的数据采集接口包括16路单端或8路双端AI、4路AO、8路带隔离DI、8路不带隔离DI、8路继电器输出DO、8路不带隔离DO。
嵌入式智能加药控制方法，其特征在于：由混合智能控制器、混凝剂投加泵、混凝沉淀池前向通道和混凝剂流量计、滤前浊度仪(沉淀后的浊度——浊度传感器)反向通道组成，是一个双闭环反馈——前馈控制系统。
所述的混合智能控制器由专家系统与自学习BP神经网络两大部分组成。其中专家系统又由知识库、规则模型库和推理机组成，具体特征为：
专家系统的输入量为：变化较快的源水流量和源水浊度值、滤前浊度给定值与实测值。
专家系统的输出量为：
(1)当实测源水流量和浊度发生突变时，根据其变化的大小和变化率，计算输出前馈补偿投药量；
(2)根据实测沉淀后浊度的大小和变化率与设值其偏离的大小，推理输出正/负增量值，作为控制模式二的输出；
(3)根据实测沉淀后浊度与其设定值的偏差大小，推理输出控制模式选择；
(4)根据沉淀后浊度变化率，推理、预测出沉淀后浊度。
所述的自学习BP神经网络包括：
(1)滚动学习过程：神经网络根据历史数据进行滚动学习，按误差修正神经网络的权系数。
(2)反馈学习过程：根据设定值和滤前浊度的偏差，自学习再一次修正神经网络的权系数。
(3)重新计算输出过程：根据历史数据和下一个时刻的滤前浊度的预测值，作为神经网络的输入，计算出现在时刻的混凝剂投加量，作为计量泵的给定值。
本发明的优点：
1、本发明的控制方法设定值是由水处理工艺设计所决定的滤前浊度，被控量是实测的滤前浊度值，控制的主要对象混凝沉淀池及计量泵都包括在反馈环内。是一个双闭环反馈——前馈控制系统，时滞、非线性、时变、干扰因素众多的复杂过程都包括在反馈环内。
2、把专家系统与神经网络融入了控制系统中，实现了混凝投加的优化控制。本控制器通过构造神经网络输入输出数据对来逼近对象的时滞特性；利用近期的数据，通过每一个控制周期在线训练神经网络的权系数来克服对象的时变性；利用神经网络的非线映射能力来逼近对象的非线性特性；在此基础上，通过设定值与滤前浊度的偏差再一次调整神经网络的权系数实现在线反馈学习。而对于诸于PH值，电导率以及温度等慢时变干扰因素对滤前浊度的影响，则靠反馈环，通过自动改变混凝剂投加量而能得到有效抑制，最终实现混凝投加剂优化控制。
3、本发明的控制器结构简单，易于扩充，它不受水处理工艺及应用环境的影响，仅需流量传感器、源水浊度和滤前浊度传感器共3个传感器就可，节约了系统成本。
4、本控制器不仅能实现混凝剂投加自动化，而且能最大限度的节约混凝剂的消耗，节约了混凝剂的用量。
附图说明
图1是嵌入式智能加药控制器外形结构图
图2是嵌入式智能加药控制器模块框架图
图3是嵌入式智能加药控制系统框图
图4是专家系统结构图
图5是神经网络详细结构图
图6是嵌入式智能加药控制系统详细结构图
具体实施方式
现结合附图对本发明内容作进一步说明。
实施方式通过如下步骤完成：
步骤一、通过模拟量I/O输入通道(AI)或以太网通讯接口读源水浊度，源水流量，沉淀后浊度并进行数据预处理；
步骤二、计算沉淀后浊度设定值与浊度实际值的偏差，若偏差较小由专家系统按控制方式一继续，否则转至步骤七；
步骤三、将沉淀后浊度和混凝投加量近期历史数据送入神经网络，通过正反向传播滚动学习训练神经网络的权系数；
步骤四、根据沉淀后浊度设定值与浊度实际值的偏差反传学习再次修正神经网络的权系数；
步骤五、用沉淀后浊度预测值及历史数据代入神经网络经反归一化处理，输出并保存混凝剂投加量；
步骤六、通过对源水流量和浊度的检测，由专家系统给出投矾量的改变值与步骤五的混凝投加量做代数加作为混凝投加泵的投加量的设定值，通过模拟量I/O输出(AO)通道输出，控制计量泵投加，之后返回至步骤一；
步骤七、按控制方式二以增量方式控制，由专家系统直接输出投加量的设定值至混凝投加泵后，返回至步骤一。
Claims (5)
1、一种嵌入式智能加药控制器及其控制方法，该控制器的特征在于：具有包括数据采集、通讯、显示、外存贮器CF卡在内的多种外部接口。嵌入式智能加药控制器通过Ether NET接口与以太网(1)相连接，通过JTAG接口与仿真器(2)相连接，通过LCD接口与TFT触摸屏(3)相连接，通过PCI接口与数据采集卡(4)相连接；通过KEY接口与面板键盘(5)相连接；通过三个USB接口、一个RJ45接口、一个RS232/RS485接口与现场设备(6)相连接。本控制器具有单机控制功能，可用于没有实现DCS自动化的饮用水厂对计量泵的独立控制，一台嵌入式智能加药控制器可控制二台加药计量泵；本控制器具有网络控制功能，也可用于已实现DCS自动化的饮用水厂对计量泵的控制。
所述的数据采集接口包括16路单端或8路双端AI、4路AO、8路带隔离DI、8路不带隔离DI、8路继电器输出DO、8路不带隔离DO；
2、根据权利要求1所述的控制器，其控制方法的特征在于：由混合智能控制器、混凝剂投加泵、混凝沉淀池前向通道和混凝剂流量计、滤前浊度仪(沉淀后的浊度——浊度传感器)反向通道组成，是一个双闭环反馈——前馈控制系统。
3、根据权利要求2所述的混合智能控制器，其特征在于由专家系统与自学习BP神经网络两大部分组成。其中专家系统又由知识库、规则模型库和推理机组成。
4、根据权利要求3所述的专家系统，其具体特征为：
专家系统的输出量为：
(1)当实测源水流量和浊度发生突变时，根据其变化的大小和变化率，计算输出前馈补偿投药量；
(2)根据实测沉淀后浊度的大小和变化率与设值其偏离的大小，推理输出正/负增量值，作为控制模式二的输出；
(3)根据实测沉淀后浊度与其设定值的偏差大小，推理输出控制模式选择；
(4)根据沉淀后浊度变化率，推理、预测出沉淀后浊度。
5、根据权利要求3所述的自学习BP神经网络包括滚动学习过程、反馈学习过程、重新计算输出过程。
(1)滚动学习过程：神经网络根据历史数据进行滚动学习，按误差修正神经网络的权系数。
(2)反馈学习过程：根据设定值和滤前浊度的偏差，自学习再一次修正神经网络的权系数。
(3)重新计算输出过程：根据历史数据和下一个时刻的滤前浊度的预测值，作为神经网络的输入，计算出现在时刻的混凝剂投加量，作为计量泵的给定值。
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