摘 要：本文根据宜宾市某污水处理厂实际工艺需求，在基于CASS工艺的污水处理曝气过程当中，就溶解氧的改变对污水处理产生的影响，指出可将模糊控制技术应用在溶解氧浓度控制的方法。通过MATLAB仿真表明具有良好的控制效果，从而保证污水处理的有效性。
关键词：CASS工艺；模糊控制；MATLAB
中图分类号：TP273；X703 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2018）12-0153-04
Design and Simulation of Fuzzy Control in CASS Sewage Treatment Aeration
Control System
ZHANG Huaiyu1，YANG Sentao2
（1.Yibin Vocational and Technical College，Yibin 644003，China；2.Yibin Environmental Monitoring Center，Yibin 644000，China）
Abstract：In this paper，according to the actual process requirement of a sewage treatment plant in Yibin City，in the process of sewage treatment and aeration based on CASS process，the influence of dissolved oxygen on sewage treatment is pointed out，and the method of applying fuzzy control technology to dissolved oxygen concentration control is pointed out.Simulation by MATLAB shows that it has good control effect，thus ensuring the effectiveness of sewage treatment.
Keywords：CASS process；fussy control；MATLAB
0 引 言
宜賓市某个基于CASS工艺的污水处理厂曝气过程中，原本为人工设定鼓风机频率，根据目前工艺需求，就溶解氧（DO）的变化对污水处理过程产生的影响，提出将模糊控制（Fuzzy Control）应用于溶解氧浓度的智能控制。通过溶解氧浓度变化控制变频器给定频率，实时调整鼓风机风量，使曝气池中溶解氧浓度维持在适当水平，从而保证污水处理的有效性，达到节约污水处理成本，提高污水处理效率的目的。
1 CASS池曝气模糊控制方案确定
曝气池内影响溶解氧的因素较多，如鼓风量、进水水质、温度等，同时污水处理过程中溶解氧的改变非常缓慢，目前没有较精确的生化过程模型，常规控制不容易取得较好的效果。因此，采用模糊控制可以更好地实现CASS池中溶解氧的控制。本课题建立的控制系统模型，将CASS池内污泥混合液中溶解氧（DO）浓度作为被控变量，鼓风机曝气量为操纵变量。集合系统特点，可选用简单易分析的二维模糊控制系统，其控制过程框图如图1所示。
本课题将原本控制系统中人为控制鼓风机频率改进为变频器控制鼓风机频率，将DO仪检测得到的溶解氧值与设定的期望值间的偏差e以及偏差的变化ec作为该模糊控制器的输入。实际运行中由上位机或触摸屏设定溶解氧值，再由溶解氧在线测试仪实时检测CASS生化池中溶解氧的浓度，通过溶解氧浓度变化控制变频器给定频率，实时调整鼓风机风量，使曝气池溶解氧浓度维持在适当水平，从而保证污水处理的有效性，提高污水处理效率。
2 CASS池曝气数学模型的建立
污水处理曝气过程是比较复杂的动态系统，建立精确数学模型比较困难，因而在建立仿真模型时可做一定假设。
假设1：在一个周期内，认为CASS池中的生物量近似不变；
假设2：在一个周期开始前，忽略不计生化池中前一周期的出水浓度与原水浓度之比；
假设3：既定的废水，反应速率为常数；
由CASS池内溶解氧（DO）浓度平衡关系：
DO变化率=DO输入率-DO输出率-DO消耗率
可得：
3 CASS池曝气溶解氧模糊控制设计
3.1 论域量化
对CASS池曝气过程DO浓度的分析，可设定DO偏差E的连续论域是[-2 +2]，偏差变化EC的连续论域是[-0.05 0.05]。由以上分析，本系统E和控制量U的量化级数可取13，EC的量化级数可取9，即：
E量化论域{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6}，
EC量化论域{-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4}，
U量化论域{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6}。
3.2 模糊子集划分
模糊子集划分与论域的个数有一定关系，由前可求出E、U的模糊子集个数均是7，EC的模糊子集个数是5，可分别表示为：
E={NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}
EC={NB，NS，ZO，PS，PB}
U={NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}
3.3 确定隶属函数
本系统采用梯形和三角形隶属函数来描述各模糊变量由参数a，b确定的升半梯形函数部分为：
3.4 建立模糊控制规则
根据污水处理厂以稳定性为主的控制原则，将工作人员的经验作为模糊控制规则的建立基础。由鼓风机变频器和DO浓度的变化关系，以及工作人员工程经验，可得出模糊控制规则表，如表2。
由模糊语句决定的模糊关系Ri（i=1，2，…，35），可得出总的模糊关系矩阵R：
4 CASS池模糊控制系统仿真
在MATLAB中的模糊系统搭建完成后，可搭建相应仿真模型，如图3。
对前面论述中曝气过程的近似模型式（7）进行仿真。根据经验及实验数据，式中先后设定以下3组数据，τ是延迟时间。
（1）1/T=0.2，K/T=15；（2）1/T=0.0157，K/T=15.24；（3）1/T=0.0134，K/T=15.83。
双击Scope后可得出仿真结果，如图4所示。
由图4的仿真结果可得，当输入为阶跃信号，参数设定为1/T=0.0157，K/T=15.24，曲线能够较迅速地达到设定值，即响应速度较快，稳态误差在调整参数的作用下，基本可达期望值2mg/L，基本达到控制系统要求，从而验证了该模糊控制方法适用于实际CASS池中溶解氧（DO）浓度控制。
5 结 论
针对目前CASS工艺的污水处理系统中具有的非线性、时变性和复杂性等特点，本课题提出在曝气阶段应用模糊控制策略，选择CASS生化池曝气过程中溶解氧（DO）浓度作为被控变量。通过MATLAB仿真表明具有较好的控制成效，初步解决了生化系统中存在非线性、迟滞性等存在的问题。
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作者简介：张怀宇（1984-），女，四川宜宾人，教师，讲师。从事过程控制、电气自动化技术方面的研究工作。
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