本发明专利技术提出了一种知识补偿的污水处理过程主动容错控制方法，旨在解决污水处理过程中容易受到外部干扰和不确定性的挑战，从而处理曝气泵频繁发生故障的难题，实现了污水处理过程中溶解氧浓度的稳定和精确控制。本发明专利技术采用知识预设性能函数来约束污水处理过程的暂态和稳态性能，以确保满足期望的性能要求。通过利用知识预设性能函数和故障数据构建知识补偿机制，并将其应用于主动容错控制方法中，重新构建控制律，有效地解决了故障对控制性能和稳定性的不利影响。实验结果证明，该方法能够在线实现溶解氧浓度的稳定精确控制，确保污水处理过程持续安全和稳定运行。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术利用基于知识补偿的污水处理过程主动容错控制方法有效处理曝气泵故障的影响，过程变量溶解氧浓度的稳定高精确控制直接影响污水处理厂的安全和稳定运行。污水处理过程中溶解氧浓度的稳定控制作为污水处理的重要环节，是先进制造的重要分支，既属于过程控制领域，又属于水科学领域。
技术介绍
1、城市污水处理过程的关键作用在于实现水资源的循环利用和生态循环，从而有效缓解水资源危机，成为城市可发展的重要战略举措。城市污水处理过程具有连续性和不可替代性，一旦发生曝气泵故障，可能导致污水处理过程的不稳定运行，从而对整个污水处理过程的运行产生严重影响，造成巨大的经济损失和社会影响，是制约污水处理过程正常运行的主要瓶颈。
2、然而，由于污水处理过程的不确定性以及容易受到进水流量和氨氮浓度等因素的影响，导致曝气泵故障频发，严重威胁了整个污水处理过程的稳定性和效率。因此，对污水处理过程的稳定控制是一个相当复杂的问题。
3、近年来，控制领域涌现出许多主动容错控制方法，尽管它们能够应对故障的影响，却未能找到故障发生的根本原因，从而无法根本性地防止故障的发生。因此，需要寻找高效的主动容错控制方法，以确保在故障的情况下，污水处理过程仍然能够保持稳定运行，并实现过程变量的精确控制。这具有重要的意义。
4、本专利技术设计了一种基于知识补偿的污水处理过程主动容错控制方法，主要通过知识预设性能函数来约束污水处理过程的暂态以及稳态性能，知识补偿机制应用到主动容错控制中，从而构造补偿控制律，完成污水处理过程的安全和稳定运行。
/>技术实现思路
1、本专利技术获得了一种基于知识补偿的污水处理过程主动容错控制方法，主要通过知识预设性能函数来约束污水处理过程的暂态和稳态性能，来确保在出现故障情况下达到期望的性能要求，利用知识补偿机制重新构造主动容错控制器来调节溶解氧浓度，实现了污水处理过程的安全和稳定运行；
2、本专利技术采用了如下的技术方案及实现步骤：
3、一种知识驱动的城市污水处理过程主动容错控制方法，其特征在于，构建知识驱动的城市污水处理过程预设性能函数，设计城市污水处理过程主动容错控制器，求解曝气泵故障下溶解氧浓度控制律，调整城市污水处理过程溶解氧浓度，包括以下步骤：
4、(1)构建知识驱动的城市污水处理过程预设性能函数
5、设计知识预设性能函数保证城市污水处理过程的暂态和稳态性能，通过调节溶解氧浓度，确保控制器达到期望的性能水平，溶解氧浓度误差为：
6、-0.1ρ(t)＜e(t)＜0.1ρ(t) (1)
7、其中，e(t)为t时刻溶解氧浓度设定值与溶解氧浓度实际值的误差，溶解氧浓度设定值为2毫克/升，0.1ρ(t)为t时刻溶解氧浓度误差的知识的上限，-0.1ρ(t)为t时刻溶解氧浓度误差的知识的下限，ρ(t)为t时刻溶解氧浓度的指数型性能函数：
8、ρ(t)＝0.2(2.72-4t)+0.6 (2)
9、设计溶解氧浓度的误差转换函数为：
10、e(t)＝ρ(t)s(z(t)) (3)
11、其中，z(t)为t时刻溶解氧浓度的转换误差，s(z(t))为t时刻光滑严格递增的函数，表示为：
12、
13、结合公式(3)以及公式(4)，构造转换误差为：
14、
15、计算转换误差的导数为：
16、
17、其中，为t时刻指数型性能函数的变化率，为t时刻溶解氧浓度误差的变化率；
18、(2)设计城市污水处理过程主动容错控制器
19、建立模糊神经网络控制器的输出为：
20、
21、其中，x(t)＝[x1(t),…,xi(t)]t，t为矩阵的转置，xi(t)为t时刻模糊神经网络控制器的第i个输入，cij(t)为t时刻模糊神经网络控制器的第i个输入神经元和第j个径向基神经元的中心值，cij(t)在[0,1]范围内随机赋值，σij(t)为t时刻模糊神经网络控制器的第i个输入神经元和第j个径向基神经元的宽度值，σij(t)在[0,1]范围内随机赋值，wj(t)为t时刻模糊神经网络控制器的第j个归一化神经元的输出权值，wj(t)在[0,1]范围内随机赋值，i＝1,2，j＝1,2,…,8；
22、设计目标函数为：
23、
24、更新模糊神经网络控制器参数：
25、
26、
27、
28、其中，cij(t+1)为t+1时刻模糊神经网络控制器的第i个输入神经元和第j个径向基神经元的中心值，σij(t+1)为t+1时刻模糊神经网络控制器的第i个输入神经元和第j个径向基神经元的宽度值，wj(t+1)为t+1时刻模糊神经网络控制器的第j个归一化神经元的输出权值；
29、(3)求解曝气泵故障下溶解氧浓度控制律
30、在曝气泵发生故障时，设计补偿控制律，维持污水处理过程中溶解氧浓度稳定控制，曝气泵故障表示为：
31、γ(t)＝δu(t)+150 (12)
32、其中，δu(t)为t时刻鼓风机的曝气调整量，表示为：
33、
34、其中，的初始值为0，为t时刻补偿控制律；
35、构造中间变量为：
36、α(t)＝0.1z(t)-1 (14)
37、其中，α(t)为t时刻中间变量；
38、根据公式(6)、公式(12)以及公式(14)，计算转换误差的导数为：
39、
40、结合公式(15)，设计辅助变量为：
41、
42、其中，β(t)为t时刻辅助变量；
43、根据公式(15)以及公式(16)，计算转换误差的导数为：
44、
45、利用公式(17)，求解补偿控制律：
46、
47、(4)调整城市污水处理过程溶解氧浓度
48、利用δu(t)的第一个值作为控制器的调整量，即对t时刻的污水处理过程曝气量进行调整：
49、u(t)＝u(t-1)+δu(t) (19)
50、其中，u(t)为t时刻鼓风机的曝气量，u(t-1)为t-1时刻鼓风机的曝气量；
51、利用求解出的u(t)对溶解氧浓度进行控制，u(t)为t时刻变频器和传感器的输入，变频器通过调节电动机的转速达到控制鼓风机的目的，传感器通过调节仪表的开度达到控制阀门的目的，最终解决了在曝气泵故本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种知识驱动的城市污水处理过程主动容错控制方法，其特征在于，构建知识驱动的城市污水处理过程预设性能函数，设计城市污水处理过程主动容错控制器，求解曝气泵故障下溶解氧浓度控制律，调整城市污水处理过程溶解氧浓度，包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种知识驱动的城市污水处理过程主动容错控制方法，其特征在于，构建知识驱动的城市污水处理过程预设性能函数，设计...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩红桂，徐雨梦，刘峥，孙浩源，乔俊飞，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：
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