[发明专利]一种高浊度水系自动投药控制方法无效

专利信息
申请号: 201210289907.5 申请日: 2012-08-15
公开(公告)号: CN103011356A 公开(公告)日: 2013-04-03
发明(设计)人: 张元禾;韩兴连;岳敏;王俊;蒋绍阶;田胜海;周光明 申请(专利权)人: 重庆水务集团股份有限公司
主分类号: C02F1/52 分类号: C02F1/52
代理公司: 重庆华科专利事务所 50123 代理人: 康海燕
地址: 400015 *** 国省代码: 重庆;85
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摘要:
搜索关键词: 一种 浊度 水系 自动 投药 控制 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及城市供水行业的自动加药控制方法。

背景技术

自来水厂的加药系统是制水生产过程中的重要工艺,目的是使水中的杂质颗粒与投加的混凝剂之间发生相互碰撞、混凝,通过电性中和、吸附架桥和卷扫作用把水中胶体变成絮凝颗粒,经过沉淀池快速沉淀下来。影响混凝沉淀效果的因素比较复杂,主要包括水温、pH值、水中杂质的性质和浓度、水力条件等等,这些要素是设计自动加药系统时需要考虑的方面。

目前,多数自动加药系统设计思想为基于原水的进水水量、水温及各种水质参数(包括进水浊度、pH值等)配比投加,并结合沉淀池的出水浊度或其它反馈信号进行闭环控制计量泵加药,以达到沉淀池出水浊度的目标。多种参数复合环控制方案是一种比较常规的且具有一定效果的方式。虽然国内已经存在FCD(矾花成像分析反馈控制系统)、SCD(流动电荷检测反馈控制系统)、流量前馈控制等多种自动加药控制,但都无法适应高浊度水系水质变化,无法获得较好的沉淀效果和经济的投药控制。

发明内容

本发明的目的在于提出一种高浊度水系自动投药控制方法,以省投药量,并有效地控制水质。

     本发明的控制原理如下:

     由于原水浊度与投药量之间的关系受多种因素影响,故很难用一种准确的数学模型描述。现有的自动加药系统控制方法不能够及时跟随原水浊度、流量的变化、反应滞后,而且经常出现投药过量的情况,造成了一定的经济损失。本发明提出采用神经网络算法对控制模型进行计算,在多参数共同作用下,得出有效的投加量,再结合配药浓度控制、计量投加控制实现高浊度水系自动投药控制。

本发明提出的方法包括以下步骤:

(1)在原水管安装原水仪表(其中包括原水流量计、原水浊度检测仪表、原水温度计和PH计),在沉淀出水处安装水质仪表(沉淀出水浊度检测仪表),在絮凝剂制备系统管线上安装絮凝剂制备系统仪表(其中包括安装絮凝剂原液及清水配给流量计、絮凝剂投加池液位计和配药池液位计),在絮凝剂投加系统管线上安装絮凝剂投加流量计;

根据给定的配药浓度设定值来计算配药原液量Vy和清水配加量Vs,其中Vs=(Vmax+No·Vo-N·Vo+N·Vo·No)/(N+1),Vy=Vmax-Vs,Vmax为最大容积,Vo为药池内剩余药液体积,N为本次配药浓度(及设定投加浓度),No为剩余药液浓度,并控制配加管线阀和搅拌机的工作,实现自动配药,精确配药浓度;

(3)将PLC采集的步骤(1)中水质及原水检测仪表以及絮凝剂投加流量计的数据及步骤(2)的设定投加浓度,传送至数据分析服务器记录,并由服务器对前期历史投加数据作BP神经网络练习,公式如下:Δu=ΔO·g’(h) ,其中ΔO是实际输出与计算输出误差,g’(h)是神经网络传递函导数,Δu为权优化增量,由输出偏差和神经网络传递函数导数乘积推导权优化增量,得出神经网络节点控制权,再用神经网络算法结合当前原水水质和水量作出投加药量预测,采用以下公式:H=Σ(w·f(i)+b),O=Σ(u·g(h)+n),其中w、u为控制权,b、n为偏移量,f()为神经网络隐层激活函数(如TanSig函数),g()为神经网络输出层激活函数(如LogSig函数),i为输入层向量,O为输出层向量,H为神经网络隐层向量; 

(4)将步骤(3)计算的输出层向量O作为预测值送至PLC,PLC再根据沉淀池出水水质反馈,采用内模PID计算补偿投加量,采用的公式为:ΔO=Ki·∫edt+Kp·e+Kd·de,其中e为给定控制目标与实际出水水质误差,Ki·∫edt误差积分计算,Kp·e比例计算,Kd·de微分计算和ΔO计算输出调整量及投加药补偿量,实现逐步投加优化; 

(5)由PLC结合本次配药浓度N、步骤(4)计算出的投加药补偿量ΔO和步骤(3)计算出的输出向量O,计算出预测投加流量Q=N·(O+ΔO),PLC根据计算出的预测投加流量对调节阀门开度或调节加药泵频率冲程实施PID控制,从而控制加药流量,实现自动加药。

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