KR20060092660A - 퍼지제어를 이용한 하·폐수 처리장의 자동제어장치 및 방법 - Google Patents

퍼지제어를 이용한 하·폐수 처리장의 자동제어장치 및 방법 Download PDF

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KR20060092660A
KR20060092660A KR1020050013724A KR20050013724A KR20060092660A KR 20060092660 A KR20060092660 A KR 20060092660A KR 1020050013724 A KR1020050013724 A KR 1020050013724A KR 20050013724 A KR20050013724 A KR 20050013724A KR 20060092660 A KR20060092660 A KR 20060092660A
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손종화
정승수
김일우
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엔비넷 주식회사
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Abstract

본 발명은 퍼지제어를 이용한 하·폐수 처리장의 자동제어장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로는 유입수 특성, 반응조내 상태, 유출수 효율에 따른 용존산소(DO), 미생물 체류시간(SRT) 등의 가변인자를 추론하여 자동제어하는 퍼지제어시스템에 관한 것이다.
본 발명에 따른 하·폐수 처리장의 퍼지 제어를 이용한 자동제어장치 및 방법에 의해 보다 표준화된 데이터로 퍼지 제어를 할 수 있어, 센서에 의한 데이터의 부정확성과 다양한 인자에 의한 제어의 복잡성에도 불구하고 안정적인 효율성으로 처리할 수 있을 뿐만 아니라, 선진 산업화, 정보화 시대의 요구에 따른 신뢰성 있는 데이터를 확보할 수 있고, 예산절감을 할 수 있다.
퍼지제어, 하·폐수 처리장, 자동제어, 용존산소, 미생물 체류시간

Description

퍼지제어를 이용한 하·폐수 처리장의 자동제어장치 및 방법{Automatic Control Device and Method for Wastewater Treatment Using Fuzzy Control}
도 1은 본 발명에 따른 제어방법의 구성도를 도시한 것이다.
도 2는 본 발명에 따른 제어방법의 순서도를 도시한 것이다.
도 3은 본 발명에 따른 프로그램의 주요 기능을 수행하는 순서도를 도시한 것이다.
도 4는 본 발명에서 사용되는 퍼지제어 시스템을 도시한 것이다.
도 5는 본 발명에서 퍼지제어기능을 수행하는 시스템의 구성도를 도시한 것이다.
발명의 분야
본 발명은 퍼지제어를 이용한 하·폐수 처리장의 자동제어장치 및 방법에 관한 것이다. 보다 구체적으로는 유입수 특성, 반응조내 상태, 유출수 효율에 따른 용존산소(DO), 미생물 체류시간(SRT) 등의 가변인자를 추론하여 자동제어하는 퍼지제어시스템에 관한 것이다.
발명의 배경
일반적으로 하·폐수처리장에 있어서, 기존의 자동제어 시스템은 계절의 온도차이, 유입수의 BOD 농도, 유량 등을 고려한 운전자의 경험에 따라 그 셋포인트(이하 "SP")를 설정하며, PID(Proportional, Integral, Derivative)와 ON/OFF 제어 시스템을 주로 사용하여 제어를 하고 있다. 이러한 경우, 운전자는 일간의 데이터를 종합적으로 판단하여 용존산소 및 SRT의 SP를 며칠에 한번씩 수정하여 제어에 반영한다.
가장 많이 상용화되어 있는 프로그램머블 로직 콘트롤러(이하, "PLC")를 이용한 자동제어 시스템의 경우, 계측기로부터 측정되는 BOD, 유입유량 및 수온과 같은 유입수의 특성 및 호기조 1단의 DO(용존산소), 호기조 2단 DO, MLSS(Mixed Liquor Suspended Solid; 폭기조 혼합액 부유물질) 농도, 인발유량 및 유출수 BOD 등의 데이터를 PLC로 전송하고, PLC의 입·출력카드에서 얻어진 데이터를 연산처리 한 후 PID 및 ON/OFF 제어 시스템을 통하고, 인터페이스를 통하여 RS-232C 통신신호로 데이터를 전송하여 제어를 실행한다.
이때, 컴퓨터는 단순히 PLC에서 입·출력되는 데이터를 육안으로 확인이 가능한 물리량의 데이터로 환산표시하고 저장 및 관리하는 기능만을 수행하고 있는 실정이다.
상기와 같은 방법에 의해 자동 제어되는 시스템은 단순하기는 하나, 유동적인 유입수의 성상에 따른 연속적인 용존산소 및 SRT의 제어가 어렵고, 운전자의 직감에 의해 시시각각, 매일, 계절에 따른 변화를 종합적으로 적용하여 제어하여야 하는 곤란점이 있다.
또한, 하·폐수처리장의 처리효율을 증대시키기 위해, 연속적으로 제어하는 것은 불가능한 실정이며, 운전자가 출장을 가거나 변경되는 경우, 기존의 처리효율을 증대시키는 것 뿐만 아니라 현상을 유지하는 것조차 어려웠다.
이에 본 발명자들은 상기와 같은 문제점을 해소하기 위하여, 계절변화에 따른 운전인자를 경험에 의존하기보다는 기존의 데이터를 이용한 상관관계를 도출하고, 이에 따른 DO, SRT의 제어를 통하여 처리효율을 증대하는 운전제어장치 및 방법을 개발하고자 예의 노력한 결과, 퍼지이론을 응용한 제어법이 이에 효과적임을 확인하고 본 발명을 완성하기에 이르렀다.
결국, 본 발명의 목적은 유입수 성상, 반응조내 상태 및 목표처리수질을 기반으로 반응조의 DO 및 SRT를 추론하여 자동제어하는 퍼지제어를 이용한 하·폐수 처리장의 자동제어장치 및 자동제어방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 유입수의 특성, 반응조 상 태 및 유출수 효율을 측정하기 위한 측정부; 측정부로부터 측정된 데이터를 수집하여 디지털 데이터로 변환하고 통신장치를 통하여 중앙퍼지제어부로 전송하고, 중앙퍼지제어부로부터 제어신호를 수신받아 구동부를 작동시키기 위한 신호를 구동부에 전송하는 PLC부; 상기 PLC로부터 수신한 데이터를 퍼지룰에 따라 분석하여 호기조의 DO 및 SRT를 추론하고, 추론된 데이터를 비퍼지화(Defuzzification)하여 호기조의 DO(Dissolved Oxygen) 및 SRT(Sludge Retention Time)의 최적 SP를 구하고, 최적 SP와 PV(Present Value: 현재값)를 비교하여 MV(Manipulated output value: 제어출력)를 산출하여 이를 PLC로 송신하는 중앙퍼지제어부; 및 상기 PLC로부터 수신한 MV에 따라 제어 인버터 및 밸브를 작동시키는 구동부를 포함하는 하·폐수 처리장의 자동제어장치를 제공한다.
상기 자동제어장치의 중앙퍼지제어부는 DO를 산출하기 위한 퍼지제어기 1과 SRT를 산출하기 위한 퍼지제어기 2로 이루어져 DO와 SRT를 개별적으로 산출하도록 하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명은 또한, 유입수의 특성, 반응조 상태 및 유출수 효율을 측정하는 단계; 상기 측정된 데이터를 수집하여 디지털 데이터로 변환하고 이를 통신장치를 통하여 중앙퍼지제어장치로 전송하는 단계; 중앙퍼지제어장치로 전송된 데이터의 여과, 유효판단 및 이동평균의 과정을 거쳐 물리량으로 환산하고, 환산된 데이터를 퍼지룰에 따라 분석하여 호기조의 DO 및 SRT를 추론하는 단계; 상기 추론된 데이터를 비퍼지화(Defuzzification)하여 호기조의 DO(Dissolved Oxygen) 및 SRT(Sludge Retention Time)의 SP를 산출하는 단계; 최적 SP와 PV(Present Value: 현재값)를 비교하여 MV(Manipulated output value: 제어출력)를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 MV에 따라 제어 인버터 및 밸브를 작동시키는 단계를 포함하는 퍼지제어를 이용한 하·폐수 처리장의 자동제어방법을 제공한다.
상기 자동제어방법은 산출된 SRT를 하수의 유속에 따라 하기와 같이 5단계로 나누어 보정하는 것을 특징으로 할 수 있다:
1단계(아주 빠를 경우): SRT=SRT-0.4;
2단계(약간 빠를 경우): SRT=SRT-0.2;
3단계(보통일 경우): SRT=SRT;
4단계(약간 느릴 경우): SRT=SRT+0.1; 및
5단계(아주 느릴 경우): SRT=SRT+0.2.
또한, 상기 제어방법에서 비퍼지화는 하기 식으로 표현되는 무게 중심법을 이용하는 것을 특징으로 하는 할 수 있다.
Figure 112005008780046-PAT00001
여기서, U*=퍼지제어기 출력,
Figure 112005008780046-PAT00002
,
Figure 112005008780046-PAT00003
, i=i번째 규칙,
Figure 112005008780046-PAT00004
=A, B, C 변수에 대한 소속도(Membership Grade), ∧=min 연산자, n=전체규칙수, ∪=Max 연산자.
본 발명의 자동제어방법에 있어서, 유입 NH4농도가 증가하면 MLSS를 증가시켜 F/M(Food to Microorganism)을 감소시키고, 유입 NH3농도가 감소하면 MLSS(Mixed Liquor Suspended solid)를 감소해서 F/M을 증가시키는 방식으로 제어하는 것, 유입수농도(BOD 혹은 COD)가 증가하면 MLSS도 증가하면 F/M을 유지하기 위한 MLSS를 감소시키고, MLSS가 감소하면 F/M을 유지하면서 잉여슬러지 인발을 감소하는 방식으로 제어하는 것, 및 유입수 농도(BOD 혹은 COD)가 증가하면 공기 공급량을 증가시키고, 유입수 농도(BOD)가 감소하면 공기 공급량을 감소시키면서 잉여 슬러지 인발량을 증가시켜 MLSS를 감소시키는 방식으로 제어하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명에 따른 하·폐수 자동제어장치 및 방법은 우리나라의 특성상 합류식 하수관거를 통하여 하수처리장에 유입되는 유동적 설계인자인 생물학적 산소요구량(이하, "BOD")/화학적 산소요구량(이하 "COD"), NH3, 유입유량 및 수온을 자동으로 측정하여 데이터를 얻고, 이를 근거로 제어인자인 호기조 1단과 호기조 2단의 각 용존산소량(이하, "DO") 및 미생물 체류시간(이하, "SRT")과 같은 목표값(이하, "SP")을 얻어내고, 현재값(이하, "PV")과 비교하여 공급공기 제어용밸브(이하, "C/V") 및 슬러지 인발 펌프를 자동으로 제어하도록 한다.
이 때, 제어인자인 DO 및 SRT는 초기 설계시에 적용되는 고정인자인 각 반응조 및 침전조의 용적을 고려하여 결정한다.
적절한 제어인자를 추론하기 위하여, 기존의 전문가들이 가지는 지식 (BOD 또는 COD, NH4, 온도, 유량 등의 유입성상, DO, MLSS 농도, 슬러지 농도, 슬러지 유량 등의 반응조 상태, 유출수 BOD 및 유출 유량, DO, SRT 등의 설계요소)을 수집하여 가장 적절한 지식-베이스를 작성하고, 이를 이용하여 퍼지 제어기를 구성한다.
상기 구성된 퍼지 제어기를 통하여, 온도의 변화 및 농도의 변화 등에 대응하는 적절한 DO 및 SRT를 추론하여 잉여 슬러지 등을 제어하는 알고리즘으로 퍼지 추론제어를 한다.
상기 퍼지 추론제어를 이용한 제어장치 및 방법은 공법상 차이, 하수처리장 용량, Flow의 변화 등에도 불구하고, 새로운 데이터를 이용한 재학습과 튜닝으로 대부분의 하수 처리장에 적용 할 수 있으며, 새로운 데이터의 축적에 의해 각 하·폐수 처리장에 대해 보다 높은 효율을 가질 수 있다.
이하 첨부된 도면에 의해 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1은 본 발명에 따른 제어방법의 구성도를 도시한 것이다. 도 1에서와 같이, 유입유량, 유입수 BOD 및 수온과 같은 유입수의 특성, 슬러지 유량, 슬러지 농도, MLSS 농도, 호기조 1단과 2단의 용존산소와 같은 반응조 상태 및 유출 BOD 및 유출 유량과 같은 유출수 효율의 데이터를 아날로그 신호로 전송한다.
아날로그 신호는 A/D 컨버터를 통하여 디지털 신호로 변환되고, RS-232 통신을 통해 중앙 퍼지 제어부로 전송된다. 중앙 컴퓨터의 연산장치에서는 수신된 데이터를 퍼지추론 및 비퍼지화 과정을 거쳐 SP(setpoint: 설정값)을 구하고, PV(Present value: 현재값)과 비교하여 MV(Manipulated output value: 제어출력)를 산출한다. 산출된 MV는 아날로그 신호로 D/A 컨버터를 통해 변환되어 슬러지 펌프 및 호기조 1단과 2단의 공기조절밸브를 제어할 수 있는 설정값(SP)으로 변환된다.
도 2는 본 발명에 따른 제어방법의 순서도를 도시한 것이다. 측정부로부터 수집된 데이터는 데이터 여과, 유효판단, 이동평균의 과정을 거치고, 메모리에 저장된 후, 그 효율을 판단하여 적합하면 RS-232 통신을 거치고, 물리량으로 환산처리 된 후, 초기 및 일자별 데이터가 저장되고, 이를 컴퓨터 화면에 표시한다.
도 3은 본 발명에 따른 프로그램의 주요 기능을 수행하는 순서도를 도시한 것이다. 도 3에서와 같이, 환산처리된 유입수 특성에 따른 물리량 데이터를 프로그램에 의하여 비교 연산처리하는 과정을 거쳐, 온도와 유입수의 특성, 유량 등에 관계없이 일정농도 이상의 탈질, 탈인을 시킬 수 있고, 처리 공정을 자동화하여 고효율의 안정된 하·폐수 처리시스템을 구축하며, 데이터베이스 구축과 자동화 하는데 필요한 계측기의 일정성, 안전성, 자동제어시스템의 안정성 등을 확보할 수 있다.
또한 사계절의 온도나 유입수의 농도에 관계없이 처리효율을 높일 수 있는 호기조 1단과 호기조 2단의 용존산소 및 SRT(Sludge Retention Time)의 최적 SP(setpoint)를 구할 수 있다.
도 4는 본 발명에서 사용되는 퍼지제어 시스템을 도시한 것으로, 전체적인 퍼지 제어의 적용방법을 나타낸 것이다. 호기조 1단의 용존산소(이하 DO1)와 SRT는 각각 별도의 퍼지 제어기에 의해 구해진다. 호기조 2단의 DO(이하 DO2)는 보통 계산된 DO1의 값에서 정해진 값(0.7~1.3 정도의 값)을 뺀 것으로 정하면 된다.
SRT의 경우는 하수의 유속(Flow)에 영향을 받는 경우가 많기 때문에 퍼지 제어기에서 나온 최종 출력값을 유속에 따라 약간의 변화를 준다.
즉 유속을 크게 5단계로 나눈다:
1단계(아주 빠를 경우): SRT=SRT-0.4;
2단계(약간 빠를 경우): SRT=SRT-0.2;
3단계(보통일 경우): SRT=SRT;
4단계(약간 느릴 경우): SRT=SRT+0.1; 및
5단계(아주 느릴 경우): SRT=SRT+0.2.
유속은 센서의 종류에 따라 다르게 선택될 수 있으며 빼주거나 더해주는 값들도 약간의 조정이 가능하다. 이는 하수 처리장의 규모, 특성 등을 고려하여 조정할 수 있다.
퍼지제어기 1의 출력 DO의 설정값은 PID 제어에 의해 펌프의 속도를 조절하여 공기량을 조절하고. 퍼지제어기 2의 출력 SRT 역시 PID 제어에 의해 폐기량을 조절하게 된다. PID제어는 DO와 SRT의 값에 비례-미분-적분 계산을 통해 그 결과를 출력하게 된다.
퍼지 제어는 시스템의 모델이 없어도 입력 값들을 가지고 제어기 구성이 가능하다. 퍼지 제어기는 퍼지 언어 변수(Fuzzy Linguistic Variables), 소속함수(Membership Function), 제어규칙(Fuzzy Control Rule), 퍼지 추론(Fuzzy Inference), 비퍼지화(Defuzzification) 등의 요소로 구성된다.
제안된 퍼지 제어기는 두 개의 퍼지 제어기를 사용하게 되는데, 퍼지 제어기의 퍼지 입력변수는 고도 하수 처리를 위해 온도, BOD 혹은 COD와 NH4를 사용하며, 출력변수는 DO1과 SRT이다. DO2는 DO1보다 1 작은 값으로 정한다.
입력변수와 출력변수가 정해지면 각 입력변수에 대한 퍼지 언어 집합을 결정해야 하는데, 보통 다음과 같은 입력 변수들이 흔히 사용된다.
퍼지 언어집합은 VLN(Very Large Negative), LN(Large Negative), VMN(Very Midium Negative), MN(Medium Negative), VSN(Very Small Negative), SN(Small Negative), ZN(Zero Negative), ZE(Zero), ZP(Zero Positive), SP(Small Positive), VSP(Very Small Positive), MP(Medium Positive), VMP(Very Midium Positive), LP(Large Positive), VLP(Very Large Positive)등으로 정의 할 수 있으며, 더 세분하여 나눌 수도 있다.
퍼지제어 시스템에서 사용된 입력변수인 온도, BOD 혹은 COD와 NH3의 양자화 레벨에 대한 소속함수(membership function))는 표 1과 같으며, 이 변수들에 대한 양자화 범위는 표 2와 같다.
Figure 112005008780046-PAT00005
Figure 112005008780046-PAT00006
퍼지변수 범　　　　　　　　　　　 위 양자화
온도 A (℃) A<5.0 -8
5.0≤A<9.0 -7
9.0≤A<12.0 -6
12.0≤A<15.0 -5
15.0≤A<18.0 -4
18.0≤A<21.0 -3
21.0≤A<23.0 -2
23.0≤A<25.0 -1
25.0≤A<27.0 0
27.0≤A<29.0 1
29.0≤A<31.0 2
31.0≤A<32.0 3
32.0≤A<33.0 4
33.0≤A<34.0 5
34.0≤A<35.0 6
35.0≤A<36.0 7
　　　　 A≥36.0 8
BOD(B) or COD(C) B<20 C<10 -4
20≤B<45 10≤C<30 -3
45≤B<70 30≤C<50 -2
70≤B<95 50≤C<70 -1
95≤B<110 70≤C<80 0
110≤B<135 80≤C<100 1
135≤B<160 100≤C<120 2
160≤B<185 120≤C<140 3
185≤B C≥140 4
퍼지변수 범위 양자화
　 NH3　 (N) 　　 N<10 -4
10≤N<20 -3
20≤N<30 -2
30≤N<40 -1
40≤N<60 0
60≤N<70 1
70≤N<80 2
80≤N<90 3
　　　 N≥90 4
또한 출력변수에서 사용된 DO1과 SRT의 양자화 레벨에 대한 소속함수는 표 3과 같으며, 표 4는 이 변수들에 대한 양자화 범위를 나타내고 있다.
Figure 112005008780046-PAT00007
퍼지변수 범위 양자화
DO1 D<2.5 -8
2.5≤D<2.65　 -7
2.65≤D<2.8 -6
2.8≤D<2.9 -5
2.9≤D<3.0 -4
3.0≤D<3.1 -3
3.1≤D<3.2 -2
3.2≤D<3.3 -1
3.3≤D<3.5 0
3.5≤D<3.6 1
3.6≤D<3.7 2
3.7≤D<3.8 3
3.8≤D<3.9 4
3.9≤D<4.0 5
4.0≤D<4.15 6
4.15≤D<4.3 7
　D≥4.3 8
퍼지변수 범위 양자화
SRT (day) 　 S<7.7 -8
7.7≤S<8.4　 -7
8.4≤S<9.1 -6
9.1≤S<9.8 -5
9.8≤S<10.5 -4
10.5≤S<11.2 -3
11.2≤S<11.9 -2
11.9≤S<12.8 -1
12.8≤S<13.8 0
13.8≤S<14.7 1
표 2와 표 4에서의 입력 데이터는 하수처리장의 상황(규모, 기계적 특성, 센서의 특성, 범위 등)에 따라서 다르게 설정될 수 있으며, 더 나은 성능을 위해 튜닝으로 조정도 할 수 있다.
퍼지 변수에 대한 양자화와 이산화가 이루어 진 후에는 규칙이 설정되어야 한다. 퍼지 제어기 두 개를 사용하고 있기 때문에 두 개의 규칙표가 만들어져야 하며, 규칙은 표 5(퍼지 제어기1의 규칙표)와 표 6(퍼지 제어기2의 규칙표)에 표현하였다. 표 5와 표 6에서의 규칙 역시 튜닝이 가능하며, 새로운 데이터에 의해 튜닝 될 수 있다.
BOD or COD NH3 온도 LN ZN ZE ZP SP
LN LN MP MP VMP VMP LP
SN MP MP VMP VMP LP
ZE VMP VMP VMP LP LP
SP VMP VMP LP LP VLP
LP VMP LP LP VLP VLP
SN LN SP SP VSP VSP VSP
SN SP VSP VSP VSP MP
ZE SP VSP VSP MP MP
SP VSP VSP MP MP VMP
LP VSP MP MP MP VMP
ZE LN ZN ZN ZE ZE ZP
SN ZN ZE ZE ZE ZP
ZE ZE ZE ZE ZP ZP
SP ZE ZE ZP ZP SP
LP ZE ZE ZP SP SP
ZP LN MN VSN VSN SN SN
SN VSN VSN SN SN ZN
ZE VSN SN SN ZN ZN
SP SN SN ZN ZN ZE
LP SN ZN ZN VNM ZE
SP LN LP LN VMN MN MN
SN VMN VMN VMN MN VSN
ZE VMN VMN MN MN VSN
SP VMN MN MN VSN SN
LP MN MN VSN VSN SN
LP LN VLN VLN VLN LM LN
SN VLN VLN LN LN LN
ZE VLN LN LM LN VMN
SP LN LN LM VMN VMN
LP LN LN VMN VMN MN
　　　 BOD or COD NH3 온도 LP SP ZE SN LN
LN LP MP MP VMP VMP LP
SP MP MP VMP VMP LP
ZE VMP VMP VMP LP LP
SN VMP VMP LP LP VLP
LN VMP LP LP VLP VLP
SN LP SP SP VSP VSP VSP
SP SP VSP VSP VSP MP
ZE SP VSP VSP MP MP
SN VSP VSP MP MP VMP
LN VSP MP MP MP VMP
ZN LP ZE ZP ZP S1 SP
SP ZP ZP ZP SP SP
ZE ZP ZP SP SP VSP
SN ZP SP SP VSP VSP
LN SP SP SP VSP VSP
ZE LP ZN ZN ZE ZE ZP
SP ZN ZE ZE ZE ZP
ZE ZE ZE ZE ZP ZP
SN ZE ZE ZP ZP SP
LN ZE ZE ZP SP SP
ZP LP MN2.9 VSN VSN SN SN
SP VSN2.95 VSN SN SN ZN
ZE VSN3.0 SN SN ZN ZN
SN SN3.05 SN ZN ZN ZE
LN SN3.1 ZN ZN VNM ZE
SP LP LP LN VMN MN MN
SP VMN VMN VMN MN VSN
ZE VMN VMN MN MN VSN
SN VMN MN MN VSN SN
LN MN MN VSN VSN SN
LP LP VLN VLN VLN LM LN
SP VLN VLN LN LN LN
ZE VLN LN LM LN VMN
SN LN LN LM VMN VMN
LN LN LN VMN VMN MN
일단 규칙표에 의해 DO1과 SRT의 퍼지 값이 결정되면 각각의 퍼지제어기는 주어진 규칙에 의해 퍼지 추론(Inference)을 하기 위한 방법으로, Mamdani에 의해 제안된 퍼지 추론(Inference)방법인 Max-Min 방법을 사용한다.
만약 i번째 규칙이 다음과 같다고 가정하면
if x is A i and y is B i and z is C i , then k is D i
여기서 A i B i Ci는 LN, SP 등과 같은 언어변수를 의미
Max-Min 추론 방법은 각 규칙에 대하여 다음과 같은 방법을 사용하는데,
Figure 112005008780046-PAT00008
는 적합도(Degree of fulfilment)를 나타낸다.
Figure 112005008780046-PAT00009
여기서 i는 i번째 규칙을 의미하며
Figure 112005008780046-PAT00010
는 A, B, C 변수에 대한 소속도(Membership Grade)를 의미하며, 연산자 ∧는 min 연산자를 의미한다.
각
Figure 112005008780046-PAT00011
는 규칙의 결론부와 결합되고 전체 규칙에 적용되어 표현한 식은 다음과 같다.
Figure 112005008780046-PAT00012
여기서 n은 전체 규칙수를 의미하며, ∪는 Max 연산자를 의미한다.
추론과정이 끝나면 비퍼지화(Defuzzification)를 하여 퍼지 제어기의 출력(U*)을 구해 내는데, 본 발명에서는 무게 중심법(Center of gravity)을 이용하였다. 무게 중심법은 다음과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112005008780046-PAT00013
이 무게 중심법에 의해 퍼지제어기 1과 퍼지제어기 2는 DO1과 SRT의 최종 출력을 구해내게 된다.
상기 퍼지 추론 데이터(소속함수, 양자화 범위, 규칙 등)는 유입 NH3의 농도가 증가하면 MLSS(Mixed Liquor Suspended Solid)를 증가시켜 F/M(Food to Microorganism)을 감소시키는 방식, 유입 NH4농도가 감소하면 MLSS를 감소해서 F/M을 증가시키는 경향, 유입수농도(BOD)가 증가시 MLSS도 증가하면 F/M을 유지하기 위한 MLSS를 감소시키며, 이와 반대로 MLSS가 감소하면 F/M을 유지하면서 잉여 슬러지 인발을 감소하키는 방식, 및 유입수농도(BOD)가 증가시 공기 공급량을 증가하며, 유입수농도(BOD)가 감소하면 공기 공급량을 감소시키면서 잉여 슬러지 인발량을 증가시켜 MLSS를 감소시키는 방식으로 제어를 하도록 한다.
도 5는 본 발명에서 퍼지제어기능을 수행하는 시스템의 구성도를 도시한 것이다. 상기 서술된 방법에 따라 산출된 최적의 SP를 호기조 1단 용존산소 PV(Present Value: 현재값), 호기조 2단 용존산소 PV와 비교하여 아나로그 MV(Manipulated ouput value: 제어출력)으로 연산 처리하여 제어인자를 얻는다. 또한 슬러지 인발유량 PV와 적산유량을 비교하여 디지털 MV를 연산처리하여 제어인자를 얻는다.
상기 단계에서 얻어지는 일련의 데이터는 하나의 파일에 저장하고 호출하여 관리를 용이하게 한다.
이상의 단계를 통하여 얻은 각각의 제어인자를 통하여 MV를 연속적으로 계산하여 D/A 카드를 통하여 아날로그 신호 및 디지털 신호로 전송하고, 전송되는 신호를 각각의 C/V 및 슬러지 인발펌프의 인버터를 통하여 PC 기반 직접제어를 수행한다.
상기 단계 후 반응조 상태의 SP와 PV를 비교하여 PC에서의 다중처리기능을 이용하여 상기 제어과정을 거친 하·폐수처리장의 효율을 비교 분석하여 이를 파일에 기록한다.
본 발명에서 사용되는 퍼지제어를 이용한 자동제어장치 및 방법은 측정된 데이터를 기초로 하여 제어를 일괄적으로 수행함으로서 운전자의 개인오차에 의한 오동작을 최소화 할 수 있을 뿐만 아니라 일관성과 신뢰성 있는 자료의 확보 및 정밀제어가 가능하다.
또한, 일정한 제어인자의 튜닝과정을 거쳐 처리효율을 보다 증대시키도록 연속제어를 수행할 수 있으며, 현장의 자료를 실시간으로 원거리에서 모니터링하고 제어할 수 있는 원격제어 시스템을 구축할 수 있다.
본 발명에 따른 하·폐수 처리장의 퍼지 제어를 이용한 자동제어장치 및 방법에 의해 보다 표준화된 데이터로 퍼지 제어를 할 수 있어, 센서에 의한 데이터의 부정확성과 다양한 인자에 의한 제어의 복잡성에도 불구하고 안정적인 효율성으로 처리할 수 있을 뿐만 아니라, 선진 산업화, 정보화 시대의 요구에 따른 신뢰성 있는 데이터를 확보할 수 있고, 예산을 절감할 수 있다.

Claims (8)

  1. 유입수의 특성, 반응조 상태 및 유출수 효율을 측정하기 위한 측정부;
    측정부로부터 측정된 데이터를 수집하여 디지털 데이터로 변환하고 통신장치를 통하여 중앙퍼지제어부로 전송하고, 중앙퍼지제어부로부터 제어신호를 수신받아 구동부를 작동시키기 위한 신호를 구동부에 전송하는 PLC부;
    상기 PLC로부터 수신한 데이터를 퍼지룰에 따라 분석하여 호기조의 DO 및 SRT를 추론하고, 추론된 데이터를 비퍼지화(Defuzzification)하여 호기조의 DO(Dissolved Oxygen) 및 SRT(Sludge Retention Time)의 최적 SP를 구하고, 최적 SP와 PV(Present Value: 현재값)를 비교하여 MV(Manipulated output value: 제어출력)를 산출하여 이를 PLC로 송신하는 중앙퍼지제어부; 및
    상기 PLC로부터 수신한 MV에 따라 제어 인버터 및 밸브를 작동시키는 구동부를 포함하는 하·폐수 처리장의 자동제어장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 중앙퍼지제어부는 DO를 산출하기 위한 퍼지제어기 1과 SRT를 산출하기 위한 퍼지제어기 2로 이루어져 DO와 SRT를 개별적으로 산출하도록 하는 것을 특징으로 하는 장치.
  3. 유입수의 특성, 반응조 상태 및 유출수 효율을 측정하는 단계;
    상기 측정된 데이터를 수집하여 디지털 데이터로 변환하고 이를 통신장치를 통하여 중앙퍼지제어장치로 전송하는 단계;
    중앙퍼지제어장치로 전송된 데이터의 여과, 유효판단 및 이동평균의 과정을 거쳐 물리량으로 환산하고, 환산된 데이터를 퍼지룰에 따라 분석하여 호기조의 DO 및 SRT를 추론하는 단계;
    상기 추론된 데이터를 비퍼지화(Defuzzification)하여 호기조의 DO(Dissolved Oxygen) 및 SRT(Sludge Retention Time)의 SP를 산출하는 단계;
    최적 SP와 PV(Present Value: 현재값)를 비교하여 MV(Manipulated output value: 제어출력)를 산출하는 단계; 및
    상기 산출된 MV에 따라 제어 인버터 및 밸브를 작동시키는 단계를 포함하는 퍼지제어를 이용한 하·폐수 처리장의 자동제어방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 산출된 SRT는 하수의 유속에 따라 하기와 같이 5단계로 나누어 보정하는 것을 특징으로 하는 방법:
    1단계(아주 빠를 경우): SRT=SRT-0.4;
    2단계(약간 빠를 경우): SRT=SRT-0.2;
    3단계(보통일 경우): SRT=SRT;
    4단계(약간 느릴 경우): SRT=SRT+0.1; 및
    5단계(아주 느릴 경우): SRT=SRT+0.2.
  5. 제3항에 있어서, 상기 비퍼지화는 하기 식으로 표현되는 무게 중심법을 이용하여 퍼지제어기의 출력을 구하는 것을 특징으로 하는 방법.
    Figure 112005008780046-PAT00014
    여기서, U*=퍼지제어기 출력,
    Figure 112005008780046-PAT00015
    ,
    Figure 112005008780046-PAT00016
    , i=i번째 규칙,
    Figure 112005008780046-PAT00017
    =A, B, C 변수에 대한 소속도(Membership Grade), ∧=min 연산자, n=전체규칙수, ∪=Max 연산자.
  6. 제3항에 있어서, 유입 NH4농도가 증가하면 MLSS를 증가시켜 F/M(Food to Microorganism)을 감소시키고, 유입 NH3농도가 감소하면 MLSS를 감소해서 F/M을 증가시키는 방식으로 제어하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제3항에 있어서, 유입수농도(BOD 혹은 COD)가 증가하면 MLSS도 증가하면 F/M 을 유지하기 위한 MLSS를 감소시키고, MLSS가 감소하면 F/M을 유지하면서 잉여슬러지 인발을 감소하는 방식으로 제어하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제3항에 있어서, 유입수 농도(BOD 혹은 COD)가 증가하면 공기 공급량을 증가시키고, 유입수 농도(BOD)가 감소하면 공기 공급량을 감소시키면서 잉여 슬러지 인발량을 증가시켜 MLSS를 감소시키는 방식으로 제어하는 것을 특징으로 하는 방법.
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