CN106325070B - 一种智能加药配方控制系统及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能加药配方控制系统及控制方法，智能加药配方控制系统包括信息采用模块、数据索引模块、配方数据库模块、智能配方学习模块和控制输出模块；该控制方法包括以下步骤：S1：接收水质信号；S2：将水质信号转换为配方索引值N，并查找与之最接近的标准配方索引值Nn；当N＝Nn时，将Nn对应的标准配方药剂量值KoutN作为输出值Kout；S3：当N≠Nn时，修正配方数据库模块中的标准数据；S4：控制配方药剂量输出值Kout的输出。通过智能学习，能修正配方数据库模块中的标准数据，取代人工药剂配比实验和传统加药计算方式，实现精准给药，节省药剂成本，并保证了出水水质稳定，效果远低于国家一级A排放标准。
Description
技术领域
本发明属于水处理技术领域中的自动加药技术，尤其涉及一种智能加药配方控制系统及控制方法。
背景技术
当前活性污泥处理工艺如氧化沟、CASS、膜处理等被市政污水处理厂、工业废水处理厂广泛使用，为了确保出水水质达标，往往在二沉池或絮凝池过投加混凝剂等药剂来实现。投加的药量的方法主要是根据经验或人工化验配比计算出药剂量，定量定时均加投加药剂。由于进水水质不稳定，很多污水处理厂或车间为了保证出水水质达标，药剂投加量按水质最严重情况来考虑，这种方法让出水水质达标了，但造成药剂大量浪费；也有采用定期人工化验配比计算出药剂量的方法，药剂量得到一定程度控制，但出水水质会时好时坏，不能保证出水水质实时达标排放。
发明内容
本发明要解决的技术问题是克服现有技术的不足，提供一种能根据实时出水水质精准调节加药量，既确保水质达标排放、又节约用药量的智能加药配方控制系统及控制方法。
为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：
一种智能加药配方控制系统，包括：
配方数据库模块，用于存储标准配方索引序列{Nn}及与标准配方索引序列{Nn}对应的标准配方药剂量序列{KoutN}；
采样输入模块，用于接收进水水质信号、出水水质信号和出水流量信号；
数据索引模块，用于将进水水质信号转换为配方索引值N，并在配方数据库模块中查找与所述配方索引值N最接近的标准配方索引值Nn；当N＝Nn时，将标准配方索引值Nn对应的标准配方药剂量值KoutN作为配方药剂量输出值Kout；
智能配方学习模块，用于当N≠Nn时，修正配方数据库模块中的标准数据：
若Nn-1＜N＜Nn时，计算配方药剂量补偿值△Kout_n，将Kout_n＝△Kout_n+Kout_n-1作为配方药剂量输出值Kout，其中，△Kout_n＝Kout_n-1×10％，n＝1时，Kout_n-1为KoutN-1；若出口水质合格，停止计算，更新配方数据库，具体为：在配方数据库中将Kout_n更新为标准配方索引值Nn所对应的标准配方药剂量值KoutN，原标准配方索引值Nn更新成Nn+1,原标准配方索引值Nn+1更新成Nn+2,依此类推，更新配方数据库中的所有数据；
若Nn＜N＜Nn+1时，计算配方药剂量补偿值△Kout_n，将Kout_n＝Kout_n-1-△Kout_n作为配方药剂量输出值Kout，其中，△Kout_n＝Kout_n-1×10％，n＝1时，Kout_n-1为KoutN+1；若出口水质合格，停止计算，更新配方数据库，具体为：在配方数据库中将Kout_n标准配方索引值Nn+1所对应的标准配方药剂量值KoutN+1，原标准配方索引值Nn+1更新成Nn+1,原标准配方索引值Nn+2更新成Nn+3,依此类推，更新配方数据库中的所有数据；
控制输出模块，用于控制配方药剂量输出值Kou的输出。
作为上述技术方案的进一步改进：
所述进水水质信号包括COD值和浊度值。
所述标准配方药剂量值KoutN的计算公式为：
KoutN＝k1×KA+K2×KB+K3×KC
k1、k2、k3为修正系数，范围取0.5～1.5；
KA表示与标准配方索引值Nn对应的COD区间值所需药剂量数据值；
KB表示与标准配方索引值Nn对应的浊度区间值所需药剂量数据值；
KC表示与标准配方索引值Nn对应的出水流量区间值所需药剂量数据值。
所述配方索引值N的计算公式为：配方索引值N＝int(Kcod/K)+1，其中，Kcod表示为COD当前值，K表示为配方数据库中COD区间值划分的步长。
作为一个总的发明构思，本发明还提供一种智能加药配方控制方法，包括以下步骤：
S1：接收进水水质信号、出水水质信号和出水流量信号；
S2：将进水水质信号转换为配方索引值N，并在配方数据库模块中查找与所述配方索引值N最接近的标准配方索引值Nn；当N＝Nn时，将标准配方索引值Nn对应的标准配方药剂量值KoutN作为配方药剂量输出值Kout；
S3：当N≠Nn时，修正配方数据库模块中的标准数据：
若Nn-1＜N＜Nn时，计算配方药剂量补偿值△Kout_n，将Kout_n＝△Kout_n+Kout_n-1作为配方药剂量输出值Kout，其中，△Kout_n＝Kout_n-1×10％，n＝1时，Kout_n-1为KoutN-1；若出口水质合格，停止计算，更新配方数据库，具体为：在配方数据库中将Kout_n更新为标准配方索引值Nn所对应的标准配方药剂量值KoutN，原标准配方索引值Nn更新成Nn+1,原标准配方索引值Nn+1更新成Nn+2,依此类推，更新配方数据库中的所有数据；
若Nn＜N＜Nn+1时，计算配方药剂量补偿值△Kout_n，将Kout_n＝Kout_n-1-△Kout_n作为配方药剂量输出值Kout，其中，△Kout_n＝Kout_n-1×10％，n＝1时，Kout_n-1为KoutN+1；若出口水质合格，停止计算，更新配方数据库，具体为：在配方数据库中将Kout_n标准配方索引值Nn+1所对应的标准配方药剂量值KoutN+1，原标准配方索引值Nn+1更新成Nn+1,原标准配方索引值Nn+2更新成Nn+3,依此类推，更新配方数据库中的所有数据；
S4：控制配方药剂量输出值Kout的输出。
作为上述技术方案的进一步改进：
所述进水水质信号包括COD值和浊度值。
所述标准配方药剂量值KoutN的计算公式为：
KoutN＝k1×KA+K2×KB+K3×KC
k1、k2、k3为修正系数，范围取0.5～1.5；
KA表示与标准配方索引值Nn对应的COD区间值所需药剂量数据值；
KB表示与标准配方索引值Nn对应的浊度区间值所需药剂量数据值；
KC表示与标准配方索引值Nn对应的出水流量区间值所需药剂量数据值。
所述配方索引值N的计算公式为：配方索引值N＝int(Kcod/K)+1，其中，Kcod表示为COD当前值，K表示为配方数据库中COD区间值划分的步长。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明采用智能学习模块，取代人工药剂配比实验和传统加药计算方式，能实现精准给药，节省药剂成本，并保证了出水水质稳定，效果远低于国家一级A排放标准。
附图说明
图1为本发明的智能加药配方控制系统图。
具体实施方式
以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。
实施例1：
如图1所示，本发明的智能加药配方控制系统，包括信息采用模块、数据索引模块、配方数据库模块、智能配方学习模块和控制输出模块。
配方数据库模块用于存储标准配方索引序列{Nn}及与标准配方索引序列{Nn}对应的标准配方药剂量序列{KoutN}；
标准配方索引值Nn对应为基础配方数据库一个具体配方数据，索引号为整数，按从小大到顺序排列。配方数据库由COD值、SS浊度值、出水流量值区间范围,找到这三种工艺参数对应的药剂量数据值,分别为KA、KB、KC。标准配方索引值Nn对应的标准配方药剂量值KoutN的计算公式为：
KoutN＝k1×KA+K2×KB+K3×KC
k1、k2、k3为修正系数，范围取0.5～1.5；
KA表示与标准配方索引值Nn对应的COD区间值所需药剂量数据值；
KB表示与标准配方索引值Nn对应的浊度区间值所需药剂量数据值；
KC表示与标准配方索引值Nn对应的出水流量区间值所需药剂量数据值。
采样输入模块接收进水水质信号、出水水质信号和出水流量信号；其中，进水水质信号和出水水质信号均包括COD、SS、F等水质在线分析仪表输出的4-20MA\0-10V\RS485的信号。
数据索引模块用于将进水水质信号转换为配方索引值N，并在配方数据库模块中查找与所述配方索引值N最接近的标准配方索引值Nn；当N＝Nn时，将标准配方索引值Nn对应的标准配方药剂量值KoutN作为配方药剂量输出值Kout。
本实施例中，数据索引模块根据采样COD当前值Kcod，查找到COD区间值对应的索引数据，进行配方索引数据转换，计算当前的配方索引值N。配方索引值N＝int(Kcod/K)+1，其中，Kcod表示为COD当前值，K表示为配方数据库中COD区间值划分的步长，K的取值范围为1～200。如配方数据库中COD区间值划分为：【1-50】，【51-100】，【101-150】……，则K＝50。
当配方索引值N与标准配方索引值Nn不相等时，查询基础配方数据库，找不到合适的索引Nn的配方药剂量数据值KoutN，于是，系统将转入自动进行智能配方自学习模式。
智能配方学习模块主要用于完善配方数据库的数据，当然也可以通过人工输入的办法在后台更新或修正配方数据库。当N≠Nn时，修正配方数据库模块中的标准数据，详细过程为：
当配方索引N值小于标准配方索引Nn又大于Nn-1时，系统自动查询Nn-1的配方数据，提取配方值KoutN-1，同时按KoutN-1的10％进行自动加补偿得出配方药剂量补偿值△Kout_1，将Kout_1＝KoutN-1+△Kout_1作为配方药剂量输出值Kout，进行智能学习控制输出，根据出水水质反馈结果，判断加药量的精准度；如果精准度不理想，则进行第二次调整，按Kout_1的10％进行自动加补偿得出△Kout_2，将Kout_2＝Kout_1+△Kout_2作为配方药剂量输出值Kout，进行智能学习控制输出，判断加药量的精准度；如果精准度仍不理想，按上述方法类推，即计算配方药剂量补偿值△Kout_n，将Kout_n＝△Kout_n+Kout_n-1作为配方药剂量输出值Kout，直至出水水质合格为止，则证明加药精准度理想。一般通过1-4次智能学习，便能找到最佳的精准加药量。在找到最佳的精准加药量后，停止计算，系统自动结束智能学习模式，同时将智能学习的结果，写入配方数据库，同时更新配方索引。具体为：在配方数据库中将Kout_n更新为标准配方索引值Nn所对应的标准配方药剂量值KoutN，原标准配方索引值Nn更新成Nn+1,原标准配方索引值Nn+1更新成Nn+2,依此类推，更新配方数据库中的所有数据。
当配方索引N值大于标准配方索引Nn又小于Nn+1时，系统自动查询Nn+1的配方数据，提取配方值KoutN+1，同时按KoutN+1的10％进行自动减补偿得出配方药剂量补偿值△Kout_1，将Kout_1＝KoutN+1-△Kout_1作为配方药剂量输出值Kout，进行智能学习控制输出，根据出水水质反馈结果，判断加药量的精准度；如果精准度不理想，则进行第二次调整，按Kout_1的10％进行自动加补偿得出△Kout_2，将Kout_2＝Kout_1-△Kout_2作为配方药剂量输出值Kout，进行智能学习控制输出，判断加药量的精准度；如果精准度仍不理想，按上述方法类推，即计算配方药剂量补偿值△Kout_n，将Kout_n＝Kout_n-1-△Kout_n作为配方药剂量输出值Kout，直至出水水质合格为止，则证明加药精准度理想。一般通过1-4次智能学习，便能找到最佳的精准加药量。在找到最佳的精准加药量后，停止计算，系统自动结束智能学习模式，同时将智能学习的结果，写入配方数据库，同时更新配方索引。具体为：在配方数据库中将Kout_n标准配方索引值Nn+1所对应的标准配方药剂量值KoutN+1，原标准配方索引值Nn+1更新成Nn+1,原标准配方索引值Nn+2更新成Nn+3,依此类推，更新配方数据库中的所有数据。
控制输出模块用于控制配方药剂量输出值Kou的输出。
一种本发明的智能加药配方控制方法，包括以下步骤：
S1：接收进水水质信号、出水水质信号和出水流量信号；
S2：将进水水质信号转换为配方索引值N，并在配方数据库模块中查找与所述配方索引值N最接近的标准配方索引值Nn；当N＝Nn时，将标准配方索引值Nn对应的标准配方药剂量值KoutN作为配方药剂量输出值Kout；
S3：当N≠Nn时，修正配方数据库模块中的标准数据：
若Nn-1＜N＜Nn时，计算配方药剂量补偿值△Kout_n，将Kout_n＝△Kout_n+Kout_n-1作为配方药剂量输出值Kout，其中，△Kout_n＝Kout_n-1×10％，n＝1时，Kout_n-1为KoutN-1；若出口水质合格，停止计算，更新配方数据库，具体为：在配方数据库中将Kout_n更新为标准配方索引值Nn所对应的标准配方药剂量值KoutN，原标准配方索引值Nn更新成Nn+1,原标准配方索引值Nn+1更新成Nn+2,依此类推，更新配方数据库中的所有数据；
若Nn＜N＜Nn+1时，计算配方药剂量补偿值△Kout_n，将Kout_n＝Kout_n-1-△Kout_n作为配方药剂量输出值Kout，其中，△Kout_n＝Kout_n-1×10％，n＝1时，Kout_n-1为KoutN+1；若出口水质合格，停止计算，更新配方数据库，具体为：在配方数据库中将Kout_n标准配方索引值Nn+1所对应的标准配方药剂量值KoutN+1，原标准配方索引值Nn+1更新成Nn+1,原标准配方索引值Nn+2更新成Nn+3,依此类推，更新配方数据库中的所有数据；
S4：控制配方药剂量输出值Kout的输出。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例。凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应该指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下的改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种智能加药配方控制系统，其特征在于，包括：
配方数据库模块，用于存储标准配方索引序列{Nn}及与标准配方索引序列{Nn}对应的标准配方药剂量序列{KoutN}；
采样输入模块，用于接收进水水质信号、出水水质信号和出水流量信号；
数据索引模块，用于将进水水质信号转换为配方索引值N，并在配方数据库模块中查找与所述配方索引值N最接近的标准配方索引值Nn；当N＝Nn时，将标准配方索引值Nn对应的标准配方药剂量值KoutN作为配方药剂量输出值Kout；
智能配方学习模块，用于当N≠Nn时，修正配方数据库模块中的标准数据：
若Nn-1＜N＜Nn时，计算配方药剂量补偿值△Kout_n，将Kout_n＝△Kout_n+Kout_n-1作为配方药剂量输出值Kout，其中，△Kout_n＝Kout_n-1×10％，n＝1时，Kout_n-1为KoutN-1；若出口水质合格，停止计算，更新配方数据库，具体为：在配方数据库中将Kout_n更新为标准配方索引值Nn所对应的标准配方药剂量值KoutN，原标准配方索引值Nn更新成Nn+1,原标准配方索引值Nn+1更新成Nn+2,依此类推，更新配方数据库中的所有数据；
若Nn＜N＜Nn+1时，计算配方药剂量补偿值△Kout_n，将Kout_n＝Kout_n-1-△Kout_n作为配方药剂量输出值Kout，其中，△Kout_n＝Kout_n-1×10％，n＝1时，Kout_n-1为KoutN+1；若出口水质合格，停止计算，更新配方数据库，具体为：在配方数据库中将Kout_n标准配方索引值Nn+1所对应的标准配方药剂量值KoutN+1，原标准配方索引值Nn+1更新成Nn+2,原标准配方索引值Nn+2更新成Nn+3,依此类推，更新配方数据库中的所有数据；
控制输出模块，用于控制配方药剂量输出值Kout的输出。
2.根据权利要求1所述的智能加药配方控制系统，其特征在于，所述进水水质信号包括COD值和浊度值。
3.根据权利要求2所述的智能加药配方控制系统，其特征在于，所述标准配方药剂量值KoutN的计算公式为：
KoutN＝k1×KA+K2×KB+K3×KC
k1、k2、k3为修正系数，范围取0.5～1.5；
KA表示与标准配方索引值Nn对应的COD区间值所需药剂量数据值；
KB表示与标准配方索引值Nn对应的浊度区间值所需药剂量数据值；
KC表示与标准配方索引值Nn对应的出水流量区间值所需药剂量数据值。
4.根据权利要求3所述的智能加药配方控制系统，其特征在于，所述配方索引值N的计算公式为：配方索引值N＝int(Kcod/K)+1，其中，Kcod表示为COD当前值，K表示为配方数据库中COD区间值划分的步长。
5.一种智能加药配方控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：接收进水水质信号、出水水质信号和出水流量信号；
S2：将进水水质信号转换为配方索引值N，并在配方数据库模块中查找与所述配方索引值N最接近的标准配方索引值Nn；当N＝Nn时，将标准配方索引值Nn对应的标准配方药剂量值KoutN作为配方药剂量输出值Kout；
S3：当N≠Nn时，修正配方数据库模块中的标准数据：
若Nn-1＜N＜Nn时，计算配方药剂量补偿值△Kout_n，将Kout_n＝△Kout_n+Kout_n-1作为配方药剂量输出值Kout，其中，△Kout_n＝Kout_n-1×10％，n＝1时，Kout_n-1为KoutN-1；若出口水质合格，停止计算，更新配方数据库，具体为：在配方数据库中将Kout_n更新为标准配方索引值Nn所对应的标准配方药剂量值KoutN，原标准配方索引值Nn更新成Nn+1,原标准配方索引值Nn+1更新成Nn+2,依此类推，更新配方数据库中的所有数据；
若Nn＜N＜Nn+1时，计算配方药剂量补偿值△Kout_n，将Kout_n＝Kout_n-1-△Kout_n作为配方药剂量输出值Kout，其中，△Kout_n＝Kout_n-1×10％，n＝1时，Kout_n-1为KoutN+1；若出口水质合格，停止计算，更新配方数据库，具体为：在配方数据库中将Kout_n标准配方索引值Nn+1所对应的标准配方药剂量值KoutN+1，原标准配方索引值Nn+1更新成Nn+2,原标准配方索引值Nn+2更新成Nn+3,依此类推，更新配方数据库中的所有数据；
S4：控制配方药剂量输出值Kout的输出。
6.根据权利要求5所述的智能加药配方控制方法，其特征在于，所述进水水质信号包括COD值和浊度值。
7.根据权利要求6所述的智能加药配方控制方法，其特征在于，所述标准配方药剂量值KoutN的计算公式为：
KoutN＝k1×KA+K2×KB+K3×KC
k1、k2、k3为修正系数，范围取0.5～1.5；
KA表示与标准配方索引值Nn对应的COD区间值所需药剂量数据值；
KB表示与标准配方索引值Nn对应的浊度区间值所需药剂量数据值；
KC表示与标准配方索引值Nn对应的出水流量区间值所需药剂量数据值。
8.根据权利要求7所述的智能加药配方控制方法，其特征在于，所述配方索引值N的计算公式为：配方索引值N＝int(Kcod/K)+1，其中，Kcod表示为COD当前值，K表示为配方数据库中COD区间值划分的步长。
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| 模糊神经模型对废水处理过程COD的预测及控制;马邕文，黄明智，万金泉，王艳;《中国造纸学报》;20081231;第23卷(第4期);第113-118页 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106325070A (zh) | 2017-01-11 |
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