CN112130450A - 城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学系统 - Google Patents
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Abstract
城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学系统属于水处理领域，又属于实验教学领域。该系统以计算机仿真技术、多媒体技术和网络技术为依托，形成一套完备的虚拟仿真实验教学系统。以线下线上相结合的教学方案，实现了理论与实践教学的深度融合，使学生可以在高度仿真下进行自动控制系统设计。设计了污水处理自动控制系统虚拟仿真实验方法，通过建立模型、设计控制器、调整控制器参数和分析控制系统性能，实现了全流程的控制器设计教学，结合数据驱动的模糊神经网络来自适应地调节控制器参数，解决了传统参数调节方法实时性差，人为调节不可靠的特点，提高了实验效率。
Description
技术领域
本发明涉及一种教学系统，特别涉及一种城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学系统。
背景技术
为了让学生更好地理解城市污水处理过程溶解氧控制原理和技术，做实验是必不可少的教学环节。然而，由于城市污水处理控制系统面广量大，不但构成复杂，而且功能多样，学生看不到具体的设计过程；又由于控制系统的实现往往需要团队协作，操作耗时，学生做不到在真实场景中设计控制系统。在传统的城市污水处理溶解氧控制的实验教学方法下，学生学不到全面具体的知识与技能。
本发明涉及了一种城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学系统的设计与开发，该系统以计算机仿真技术、多媒体技术和网络技术为依托，采用面向对象的软件架构开发，集大型实物虚拟仿真、交互设计、自动计算、图形实时绘制、虚拟实验结果自动生成和教学评价管理于一体，以线下线上相结合的教学方案，实现了理论与实践的深度融合，解决了学生看不到，做不到，学不到的问题。在计算机仿真环境下，根据实际情况全流程地设计污水处理自动控制系统虚拟仿真实验方法，利用数据驱动来调节控制系统的参数，解决了传统参数调节方法实时性差，人为调节不可靠的特点，提高了实验效率。
发明内容
本发明获得一种城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学系统；设计了用于实验教学的污虚拟仿真实验方法全流程地模拟了控制系统的实际设计过程；将虚拟仿真实验方法进行模块化封装，搭建数据层，支撑层，服务层，仿真层和应用层，保证系统的高效运行；该系统集大型实物虚拟仿真、交互设计、自动计算、图形实时绘制、虚拟实验结果自动生成和教学评价管理于一体，是具有良好创新型、交互性、自动化和扩展性的虚拟实验教学平台。
本发明采用了如下的技术方案：
一种城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学系统，包括数据层，支撑层，服务层，仿真层和应用层；其特征在于：
(1)数据层包含注册用户的用户数据、实验结果数据和用户教学评价数据，以及实验所需的多种控制器的实验库和元件库，利用数据库软件进行相关数据的存储；
(2)支撑层涉及网络安全的网闸、防火墙的网络设置，客户端下载、注册登陆身份认证与访问，相关数据的后台查看、增删、读取转换设置的管理，计算调取、后台运算器调用接口、参数传输的管理；
(3)服务层负责区域或线上的服务端管理，包括实验报告、实验效果、实验资源和接口；
(4)仿真层负责对初沉池、厌氧池、缺氧池、曝气池、二沉池、鼓风机的虚拟仿真，以及相关控制器计算的数据仿真；
(5)应用层是整体系统软件，其功能包括用户注册登陆、教学知识查看，虚拟仿真实验、仿真效果查看。
应用所述的城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学系统的方法，其特征在于，包含以下步骤：
①建立城市污水处理过程溶解氧控制模型：分析城市污水处理系统特点和过程机理，提取与溶解氧浓度密切相关的物理、化学、生化反应过程，根据反应过程分析物料平衡方程和水体动力学方程，提炼与溶解氧控制密切相关的水质变量和相关装置和设备；根据模型分析结果建立溶解氧控制模型，控制模型输入是鼓风机的空气通量u，输出是曝气池溶解氧浓度SO，曝气池溶解氧浓度SO与鼓风机的空气通量u之间的关系为
其中，t表示时间，Q为进水流量，V为反应池的容积，τ＝0.5为关联系数；将数学模型进行拉氏变换，获得曝气池溶解氧浓度SO与鼓风机的空气通量u之间的关系为：
s2SO(s)＝-(Q/V)sSO(s)-SO(s)+τU(s) (2)
其中，s为复频率，SO(s)为溶解氧浓度SO(t)的复频域值，U(s)为控制量u(t)的复频域值，对公式(2)进行变换得到传递函数
②设计城市污水处理过程溶解氧控制器：采用比例积分微分控制方法，输入偏差e(t)与控制量u(t)之间的关系为
其中KP为比例系数，KP＝5，KI为积分系数，KI＝5，KD为微分系数，KD＝1；公式(4)的拉氏变换为
其中，E(s)为输入偏差e(t)的复频域值，变换公式(5)得到比例积分微分控制的传递函数为
公式(4)还表示为：
其中，TI＝KP/KI为积分时间常数，TD＝KD/Kp为微分时间常数；
③调整控制器参数：采用数据驱动的模糊神经网络来调节控制器参数，模糊神经网络包括输入层，规则层，一般化层和输出层，输入为e(t)和de(t)/dt，输出为KP，KI和KD，确定网络的四层结构为2-K-K-3的连接方式，K＝10，即输入层神经元为2个，RBF层和一般化层的神经元为10个，输出神经元为3个，输入层到RBF层和RBF层到一般化层的连接权值为1，一般化层到输出层的连接权值在[0-1]范围内进行随机赋值；神经网络的输出如下：
其中，yq(t)为第q个神经网络输出，
为第k个一般化神经元与第q个输出神经元之间的连接向量，
为第k个RBF神经元的输出
其中，xp(t)为第p个神经网络输入，P为输入层神经元个数，P＝2，cpk(t)为第k个RBF神经元的第p个中心，σpk(t)为第k个RBF神经元的第p个宽度；定义模糊神经网络的性能指标函数J(t)
其中，
为第q个输出的期望值，利用梯度下降算法对模糊神经网络进行更新
其中，λ(t)为学习率λ(t)＝0.1；判断E(t)的大小，如果J(t)≥0.01则重复公式(10)-(13)更新参数，如果J(t)<0.01或迭代次数超过300次则转到公式(8)进行下一个样本的学习；当所有样本训练完成时，输入当前时刻的e(t)和de(t)/dt，得到需要更新的参数KP，KI和KD；
④分析控制系统性能：绘制整定后比例积分微分控制系统单位阶跃响应曲线，分析调节时间，超调量和稳态误差三项指标；具体为
调节时间是指控制系统受到扰动作用后，被控变量从原稳定状态回复到新的平衡状态所经历的最短时间，又称为过渡时间；溶解氧控制系统的调节时间应低于10min，以保证系统的响应速率，其计算公式为
其中，ζ为系统的阻尼比，ωn为系统的无阻尼振荡频率；
超调量是指在阶跃输入作用下，被调量的瞬时最大偏差值与稳态值之比；溶解氧控制系统的超调量应小于0.25，以节约系统的能耗，其计算公式为
其中，Xmax为瞬时最大偏差值，X(∞)为稳态值；
稳态误差是指系统从一个稳态过渡到新的稳态，或系统受扰动作用又重新平衡后，系统出现的偏差；稳态误差应小于0.1，以保证溶解氧浓度被控制在期望范围内，其计算公式为
其中，Xd(t)为系统输出的期望值，X(t)为系统输出的实际值；
判断控制系统的各项性能指标是否满足ts≤10，Mp≤0.25，ess≤0.1，如果不达标则返回③对整定的比例积分微分控制系统的参数继续作调整，直到满足上述条件；满足条件后，控制器被用作污水处理系统的溶解氧控制，并可以满足控制速度(在十分钟内达到溶解氧期望值)，控制稳定性(溶解氧波动不超过期望值的25％)和控制精度(控制精度大于90％)的要求。
本发明的创新性体现在
(1)本发明针对的城市污水处理过程是一个面广量大，构成复杂和功能多样的过程，其控制系统的设计操作耗时，需要团队协作，在现有的城市污水处理实验教学中，学生看不到其具体的设计过程，难以在真实场景中做到控制系统的设计，无法学到相应的知识与技能；本发明通过虚拟仿真客户端为学生提供了一个三维的、高仿真度的、高交互操作的、全程参与式的、可提供实时信息反馈与操作指导的城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学系统，实现了城市污水处理自动控制系统设计的虚拟仿真操作。
(2)本发明设计了城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学方法，实验教学方法根据污水处理实际运行情况，全流程地模拟了控制系统的实际设计过程，结合数据驱动的模糊神经网络来自适应地调节控制器参数，实现了污水处理过程的自动控制，解决了传统参数调节方法实时性差，人为调节不可靠的特点，提高了实验效率。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步说明。
图1城市污水处理过程溶解氧控制实验教学系统的结构示意图。
图2实验教学方法的结构示意图的结构示意图。
具体实施方式
本发明获得一种城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学系统；设计了用于实验教学的污虚拟仿真实验方法全流程地模拟了控制系统的实际设计过程；将虚拟仿真实验方法进行模块化封装，搭建数据层，支撑层，服务层，仿真层和应用层，保证系统的高效运行；该系统集大型实物虚拟仿真、交互设计、自动计算、图形实时绘制、虚拟实验结果自动生成和教学评价管理于一体，是具有良好创新型、交互性、自动化和扩展性的虚拟实验教学平台。
本发明采用了如下的技术方案：
一种城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学系统，包括数据层，支撑层，服务层，仿真层和应用层；其特征在于：
(1)数据层包含注册用户的用户数据、实验结果数据和用户教学评价数据，以及实验所需的多种控制器的实验库和元件库，利用数据库软件进行相关数据的存储；
(2)支撑层涉及网络安全的网闸、防火墙的网络设置，客户端下载、注册登陆身份认证与访问，相关数据的后台查看、增删、读取转换设置的管理，计算调取、后台运算器调用接口、参数传输的管理；
(3)服务层负责区域或线上的服务端管理，包括实验报告、实验效果、实验资源和接口；
(4)仿真层负责对初沉池、厌氧池、缺氧池、曝气池、二沉池、鼓风机的虚拟仿真，以及相关控制器计算的数据仿真；
(5)应用层是整体系统软件，其功能包括用户注册登陆、教学知识查看，虚拟仿真实验、仿真效果查看。
应用所述的城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学系统的方法，其特征在于，包含以下步骤：
①建立城市污水处理过程溶解氧控制模型：分析城市污水处理系统特点和过程机理，提取与溶解氧浓度密切相关的物理、化学、生化反应过程，根据反应过程分析物料平衡方程和水体动力学方程，提炼与溶解氧控制密切相关的水质变量和相关装置和设备；根据模型分析结果建立溶解氧控制模型，控制模型输入是鼓风机的空气通量u，输出是曝气池溶解氧浓度SO，曝气池溶解氧浓度SO与鼓风机的空气通量u之间的关系为
其中，t表示时间，Q为进水流量，V为反应池的容积，τ＝0.5为关联系数；将数学模型进行拉氏变换，获得曝气池溶解氧浓度SO与鼓风机的空气通量u之间的关系为：
s2SO(s)＝-(Q/V)sSO(s)-SO(s)+τU(s) (2)
其中，s为复频率，SO(s)为溶解氧浓度SO(t)的复频域值，U(s)为控制量u(t)的复频域值，对公式(2)进行变换得到传递函数
②设计城市污水处理过程溶解氧控制器：采用比例积分微分控制方法，输入偏差e(t)与控制量u(t)之间的关系为
其中KP为比例系数，KP＝5，KI为积分系数，KI＝5，KD为微分系数，KD＝1；公式(4)的拉氏变换为
其中，E(s)为输入偏差e(t)的复频域值，变换公式(5)得到比例积分微分控制的传递函数为
公式(4)还表示为：
其中，TI＝KP/KI为积分时间常数，TD＝KD/Kp为微分时间常数；
③调整控制器参数：采用数据驱动的模糊神经网络来调节控制器参数，模糊神经网络包括输入层，规则层，一般化层和输出层，输入为e(t)和de(t)/dt，输出为KP，KI和KD，确定网络的四层结构为2-K-K-3的连接方式，K＝10，即输入层神经元为2个，RBF层和一般化层的神经元为10个，输出神经元为3个，输入层到RBF层和RBF层到一般化层的连接权值为1，一般化层到输出层的连接权值在[0-1]范围内进行随机赋值；神经网络的输出如下：
其中，yq(t)为第q个神经网络输出，
为第k个一般化神经元与第q个输出神经元之间的连接向量，
为第k个RBF神经元的输出
其中，xp(t)为第p个神经网络输入，P为输入层神经元个数，P＝2，cpk(t)为第k个RBF神经元的第p个中心，σpk(t)为第k个RBF神经元的第p个宽度；定义模糊神经网络的性能指标函数J(t)
其中，
为第q个输出的期望值，利用梯度下降算法对模糊神经网络进行更新
其中，λ(t)为学习率λ(t)＝0.1；判断E(t)的大小，如果J(t)≥0.01则重复公式(10)-(13)更新参数，如果J(t)<0.01或迭代次数超过300次则转到公式(8)进行下一个样本的学习；当所有样本训练完成时，输入当前时刻的e(t)和de(t)/dt，得到需要更新的参数KP，KI和KD；
④分析控制系统性能：绘制整定后比例积分微分控制系统单位阶跃响应曲线，分析调节时间，超调量和稳态误差三项指标；具体为
调节时间是指控制系统受到扰动作用后，被控变量从原稳定状态回复到新的平衡状态所经历的最短时间，又称为过渡时间；溶解氧控制系统的调节时间应低于10min，以保证系统的响应速率，其计算公式为
其中，ζ为系统的阻尼比，ωn为系统的无阻尼振荡频率；
超调量是指在阶跃输入作用下，被调量的瞬时最大偏差值与稳态值之比；溶解氧控制系统的超调量应小于0.25，以节约系统的能耗，其计算公式为
其中，Xmax为瞬时最大偏差值，X(∞)为稳态值；
稳态误差是指系统从一个稳态过渡到新的稳态，或系统受扰动作用又重新平衡后，系统出现的偏差；稳态误差应小于0.1，以保证溶解氧浓度被控制在期望范围内，其计算公式为
其中，Xd(t)为系统输出的期望值，X(t)为系统输出的实际值；
判断控制系统的各项性能指标是否满足ts≤10，Mp≤0.25，ess≤0.1，如果不达标则返回③对整定的比例积分微分控制系统的参数继续作调整，直到满足上述条件；满足条件后，控制器被用作污水处理系统的溶解氧控制，并可以满足控制速度(在十分钟内达到溶解氧期望值)，控制稳定性(溶解氧波动不超过期望值的25％)和控制精度(控制精度大于90％)的要求。
Claims (2)
1.一种城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学系统，包括数据层，支撑层，服务层，仿真层和应用层；其特征在于：
(1)数据层包含注册用户的用户数据、实验结果数据和用户教学评价数据，以及实验所需的多种控制器的实验库和元件库，利用数据库软件进行相关数据的存储；
(2)支撑层涉及网络安全的网闸、防火墙的网络设置，客户端下载、注册登陆身份认证与访问，相关数据的后台查看、增删、读取转换设置的管理，计算调取、后台运算器调用接口、参数传输的管理；
(3)服务层负责区域或线上的服务端管理，包括实验报告、实验效果、实验资源和接口；
(4)仿真层负责对初沉池、厌氧池、缺氧池、曝气池、二沉池、鼓风机的虚拟仿真，以及相关控制器计算的数据仿真；
(5)应用层是整体系统软件，其功能包括用户注册登陆、教学知识查看，虚拟仿真实验、仿真效果查看。
2.应用如权利要求1所述的城市污水处理自动控制虚拟仿真实验教学系统的方法，其特征在于，包含以下步骤：
①建立城市污水处理过程溶解氧控制模型：分析城市污水处理系统特点和过程机理，提取与溶解氧浓度密切相关的物理、化学、生化反应过程，根据反应过程分析物料平衡方程和水体动力学方程，提炼与溶解氧控制密切相关的水质变量和相关装置和设备；根据模型分析结果建立溶解氧控制模型，控制模型输入是鼓风机的空气通量u，输出是曝气池溶解氧浓度SO，曝气池溶解氧浓度SO与鼓风机的空气通量u之间的关系为
其中，t表示时间，Q为进水流量，V为反应池的容积，τ＝0.5为关联系数；将数学模型进行拉氏变换，获得曝气池溶解氧浓度SO与鼓风机的空气通量u之间的关系为：
s2SO(s)＝-(Q/V)sSO(s)-SO(s)+τU(s) (2)
其中，s为复频率，SO(s)为溶解氧浓度SO(t)的复频域值，U(s)为控制量u(t)的复频域值，对公式(2)进行变换得到传递函数
②设计城市污水处理过程溶解氧控制器：采用比例积分微分控制方法，输入偏差e(t)与控制量u(t)之间的关系为
其中KP为比例系数，KP＝5，KI为积分系数，KI＝5，KD为微分系数，KD＝1；公式(4)的拉氏变换为
其中，E(s)为输入偏差e(t)的复频域值，变换公式(5)得到比例积分微分控制的传递函数为
公式(4)还表示为：
其中，TI＝KP/KI为积分时间常数，TD＝KD/Kp为微分时间常数；
③调整控制器参数：采用数据驱动的模糊神经网络来调节控制器参数，模糊神经网络包括输入层，规则层，一般化层和输出层，输入为e(t)和de(t)/dt，输出为KP，KI和KD，确定网络的四层结构为2-K-K-3的连接方式，K＝10，即输入层神经元为2个，RBF层和一般化层的神经元为10个，输出神经元为3个，输入层到RBF层和RBF层到一般化层的连接权值为1，一般化层到输出层的连接权值在[0-1]范围内进行随机赋值；神经网络的输出如下：
其中，yq(t)为第q个神经网络输出，
为第k个一般化神经元与第q个输出神经元之间的连接向量，
为第k个RBF神经元的输出
其中，xp(t)为第p个神经网络输入，P为输入层神经元个数，P＝2，cpk(t)为第k个RBF神经元的第p个中心，σpk(t)为第k个RBF神经元的第p个宽度；定义模糊神经网络的性能指标函数J(t)
其中，
为第q个输出的期望值，利用梯度下降算法对模糊神经网络进行更新
其中，λ(t)为学习率λ(t)＝0.1；判断E(t)的大小，如果J(t)≥0.01则重复公式(10)-(13)更新参数，如果J(t)<0.01或迭代次数超过300次则转到公式(8)进行下一个样本的学习；当所有样本训练完成时，输入当前时刻的e(t)和de(t)/dt，得到需要更新的参数KP，KI和KD；
④分析控制系统性能：绘制整定后比例积分微分控制系统单位阶跃响应曲线，分析调节时间，超调量和稳态误差三项指标；具体为
调节时间是指控制系统受到扰动作用后，被控变量从原稳定状态回复到新的平衡状态所经历的最短时间，又称为过渡时间；溶解氧控制系统的调节时间应低于10min，以保证系统的响应速率，其计算公式为
其中，ζ为系统的阻尼比，ωn为系统的无阻尼振荡频率；
超调量是指在阶跃输入作用下，被调量的瞬时最大偏差值与稳态值之比；溶解氧控制系统的超调量应小于0.25，以节约系统的能耗，其计算公式为
其中，Xmax为瞬时最大偏差值，X(∞)为稳态值；
稳态误差是指系统从一个稳态过渡到新的稳态，或系统受扰动作用又重新平衡后，系统出现的偏差；稳态误差应小于0.1，以保证溶解氧浓度被控制在期望范围内，其计算公式为
其中，Xd(t)为系统输出的期望值，X(t)为系统输出的实际值；
判断控制系统的各项性能指标是否满足ts≤10，Mp≤0.25，ess≤0.1，如果不达标则返回③对整定的比例积分微分控制系统的参数继续作调整，直到满足上述条件；满足条件后，控制器被用作污水处理系统的溶解氧的控制。
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