[发明专利]一种污水处理过程的分布式扩展卡尔曼滤波状态估计方法

摘要

一种污水处理过程的分布式扩展卡尔曼滤波状态估计方法，涉及一种污水处理状态估计方法，该方法提出设计污水处理过程传感器网络的方法，给出将过程解耦为适合于分布式状态估计的子系统方案，将复杂污水处理过程进行子系统分解。给出具体的分布式扩展卡尔曼滤波器设计方案及不同的滤波器之间实现分布式状态估计合作协调的具体策略，建立污水处理过程的分布式扩展卡尔曼滤波状态估计方法。在不同天气情况下分别比较了分布式扩展卡尔曼滤波及集中扩展卡尔曼滤波的估计性能，充分说明了该分布式扩展卡尔曼滤波方法可以在不同的噪声干扰情况下保证更稳定的性能。该方法实现对污水处理过程的分布式状态估计。

主权项

1.一种污水处理过程的分布式扩展卡尔曼滤波状态估计方法，其特征在于，所述方法包括以下过程：（1）子系统分解过程：提出设计污水处理过程传感器网络的方法，给出将过程解耦为适合于分布式状态估计的子系统方案；污水处理仿真模型由5个活性污泥反应器和一个理想二次分离器构成，在该污水处理过程中，共使用78个常微分方程来描述全局过程动态，48个状态可以被测量；每一个子系统包含39个状态方程及24个可测状态变量；首先计算系统的开环稳态值，在该稳态值下对非线性系统进行线性化并得到线性模型，进而对该线性模型进行可观性测试；具体可观性测试采用的是Popov‑Belevich‑Hautus，即，PBH秩测试方法；根据线性化模型后得到的系统矩阵A和C，计算可观性矩阵，如果该矩阵满秩则说明系统是可观的，对子系统也要进行相应的可观性测试；（2）分布式扩展卡尔曼滤波设计：给出具体的分布式滤波器设计方案及不同的滤波器之间实现分布式状态估计合作协调的具体策略；在考虑系统物理特性及子系统间状态数平衡的前提下，将污水处理系统分为两个子系统：子系统1：二次分离器、厌氧反应器（1），（2）；子系统2：好氧反应器（3）， （4），（5）；每一个子系统包含39个状态方程及24个可测状态变量，并通过可观性分析得到两个子系统的最小测量集；所述可观性分析得到两个子系统的最小测量集如下：子系统1最小测量集：二次分离器：厌氧反应器（2）：子系统2最小测量集：好氧反应器（3）：；假设子系统状态变量用表示，可测输出向量由表示，则两个子系统可以由以下形式描述：其中 分别表示子系统的过程噪声，分别表示子系统的测量噪声；分布式扩展卡尔曼滤波是在非线性系统线性化的基础上设计的，每一个EKF包括预测步及更新步；在每一个采样时刻，子系统的扩展卡尔曼滤波器设计为如下：（1）预测步：（2）更新步：（3）性能分析：在好天、雨天、暴雨天下分别比较了分布式扩展卡尔曼滤波及集中扩展卡尔曼滤波的估计性能，充分说明了该分布式扩展卡尔曼滤波方法可以在不同的噪声干扰情况下保证更稳定的性能。