專利名稱：一種控制水處理絮凝劑投放量的方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及水處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說，涉及一種控制水處理絮凝劑投放量的 方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著社會(huì)的進(jìn)步和工業(yè)的快速發(fā)展，人們?cè)谙硎芨咂焚|(zhì)生活的同時(shí)，也面臨著自 然環(huán)境遭到破壞后的威脅，特別是水的嚴(yán)重污染。水是生命之源，而水的質(zhì)量更是生命的保 證，為了保障人們的健康生活，國(guó)家加大力度進(jìn)行水源保護(hù)、污水處理、水的凈化等工作，對(duì) 水的品質(zhì)提出了更高要求，這就使得水廠必須改善制作工藝，提高出廠水的質(zhì)量。水廠水處理過程一般包括取水、絮凝、沉淀、過濾、消毒幾個(gè)環(huán)節(jié)，而絮凝過程是水 質(zhì)凈化的重要環(huán)節(jié)，它不僅影響到水處理的全過程，而且還是制水成本的重要組成部分，對(duì) 絮凝環(huán)節(jié)的優(yōu)化可大大提高水廠出水的質(zhì)量。水處理效果的好壞直接取決于絮凝劑投放是 否及時(shí)、準(zhǔn)確，投放過少會(huì)使絮凝不充分，投放過多就會(huì)造成浪費(fèi)，從而提高成本。目前國(guó)內(nèi)外水廠絮凝過程多是采用人工重力和管道泵直接投加絮凝劑，這種投藥 方式很難控制投放量的多少，從而易產(chǎn)生藥劑的浪費(fèi)，無法保證出水水質(zhì)。在這種情況下， 水處理工藝必須智能化，通過計(jì)算機(jī)技術(shù)、通信技術(shù)和控制技術(shù)來完成自動(dòng)控制投藥過程。 現(xiàn)國(guó)內(nèi)采用過的加藥自動(dòng)控制方法主要有數(shù)學(xué)模型法、模擬法、流動(dòng)電流法、透光脈動(dòng)法和 圖像識(shí)別法等。采用流動(dòng)電流法易對(duì)電流檢測(cè)儀的電極造成污染，從而造成難以準(zhǔn)確檢測(cè) 流動(dòng)電流，無法做出正確反應(yīng)；圖像識(shí)別法由于在水下拍攝時(shí)受流速、濁度、鏡頭等因素的 影響，實(shí)際應(yīng)用效果并不理想?，F(xiàn)在研究最多的要數(shù)數(shù)學(xué)模型法，但由于絮凝沉淀是一個(gè)復(fù)雜的物理、化學(xué)過程， 絮凝劑投放量的多少受時(shí)滯、環(huán)境、水質(zhì)等很多因素的影響，因此，采用數(shù)學(xué)模型法建立濾 前水濁度的預(yù)測(cè)模型也是相當(dāng)不容易且其精度也不一定能保證；而且，由于絮凝沉淀的時(shí) 滯性、時(shí)變性，會(huì)由于水質(zhì)、環(huán)境等因素的變化使得建立的模型不能適應(yīng)過程的變化，從而 導(dǎo)致預(yù)測(cè)模型失配，降低控制品質(zhì)。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種控制水處理絮凝劑投放量的方法及系統(tǒng)， 以解決絮凝劑投放量的精度、時(shí)滯性問題，而且該控制策略能夠適應(yīng)水質(zhì)的變化，提高控制品質(zhì)。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案一種控制水處理絮凝劑投放量的方法，具體步驟為在當(dāng)前時(shí)刻控制輸入的基礎(chǔ) 上，選取具有待定系數(shù)的基函數(shù)作為下一時(shí)刻控制輸入的增量，預(yù)設(shè)以后每一時(shí)刻控制輸 入的增量為前一時(shí)刻控制輸入的增量乘以預(yù)先給定的遺傳因子；通過預(yù)測(cè)模型對(duì)當(dāng)前時(shí)刻 和未來時(shí)刻的濾前水濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出，得到一條預(yù)測(cè)輸出的軌跡；由當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸 出和給定的濾前水濁度的期望值確定一條期望輸出的軌跡；將所述預(yù)測(cè)輸出的軌跡和期望輸出的軌跡進(jìn)行擬合，根據(jù)最小二乘原理求得基函數(shù)的系數(shù)，從而得出下一時(shí)刻的控制輸 入；通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正，然后進(jìn)入下一個(gè)循環(huán)控制過程。優(yōu)選的，通過預(yù)測(cè)模型對(duì)當(dāng)前時(shí)刻和未來時(shí)刻的濾前水濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出，并對(duì) 所述預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行誤差補(bǔ)償，得到一條補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出軌跡。優(yōu)選的，所述通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正具體為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù) 殘差和水質(zhì)參數(shù)對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正；其中，所述殘差為預(yù)測(cè)輸出和實(shí)際輸出的 差值；所述水質(zhì)參數(shù)為水的流量、濁度、PH值或溫度。優(yōu)選的，所述預(yù)測(cè)輸出包括自由響應(yīng)和受迫響應(yīng)；其中，所述自由響應(yīng)是由前一 時(shí)刻控制輸入引起的模型響應(yīng)，所述受迫響應(yīng)是由當(dāng)前時(shí)刻控制輸入的增量引起的模型響應(yīng)。優(yōu)選的，所述基函數(shù)為階躍函數(shù)。優(yōu)選的，所述遺傳因子為小于1的數(shù)。本發(fā)明還提供了一種控制水處理絮凝劑投放量的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括控制輸入 模塊、預(yù)測(cè)輸出模塊、優(yōu)化模塊和修正模塊；其中所述控制輸入模塊用來選取待定系數(shù)的 基函數(shù)作為下一時(shí)刻控制輸入的增量，同時(shí)預(yù)設(shè)以后每一時(shí)刻控制輸入的增量為前一時(shí)刻 控制輸入的增量乘以預(yù)先給定的遺傳因子；所述預(yù)測(cè)輸出模塊用來對(duì)當(dāng)前時(shí)刻和控制輸入 模塊作用下的未來時(shí)刻的濾前水濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出，同時(shí)得到一條預(yù)測(cè)輸出的軌跡；所述 優(yōu)化模塊用來根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出和給定的濾前水濁度的期望值確定一條期望輸出 的軌跡，并將所述預(yù)測(cè)輸出的軌跡和期望輸出的軌跡進(jìn)行擬合，從而求得基函數(shù)的系數(shù)；所 述修正模塊用來通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述預(yù)測(cè)輸出模塊進(jìn)行在線修正。優(yōu)選的，所述預(yù)測(cè)輸出模塊具體包括預(yù)測(cè)輸出子模塊和補(bǔ)償子模塊；其中所述 預(yù)測(cè)輸出子模塊用來對(duì)當(dāng)前時(shí)刻和控制輸入模塊作用下的未來時(shí)刻的濾前水濁度進(jìn)行預(yù) 測(cè)輸出；所述補(bǔ)償子模塊用來對(duì)由所述預(yù)測(cè)輸出子模塊得到的預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行誤差補(bǔ)償，同 時(shí)得到一條補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出的軌跡。由此可見，本發(fā)明實(shí)施例所提供的技術(shù)方案，在當(dāng)前時(shí)刻控制輸入的基礎(chǔ)上，選取 待定系數(shù)的基函數(shù)作為下一時(shí)刻控制輸入的增量，并預(yù)設(shè)以后每一時(shí)刻控制輸入的增量為 前一時(shí)刻控制輸入的增量乘以預(yù)先給定的遺傳因子；由預(yù)測(cè)模型得到每一時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸 出，同時(shí)得到一條預(yù)測(cè)輸出軌跡，將所述預(yù)測(cè)輸出軌跡和期望輸出軌跡進(jìn)行擬合，求得基函 數(shù)的待定系數(shù)，進(jìn)而得出下一時(shí)刻的控制輸入，同時(shí)通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修 正，然后進(jìn)入下一個(gè)循環(huán)過程。本發(fā)明實(shí)施例由于預(yù)設(shè)具有遺傳因子的基函數(shù)作為控制輸 入的增量來控制絮凝劑的投放量，優(yōu)選的，將所述遺傳因子設(shè)置為小于1的數(shù)，故使得絮凝 劑投放量的增量隨預(yù)測(cè)時(shí)刻的增加而逐漸減弱，且增強(qiáng)目標(biāo)函數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)時(shí)域的擬合度，符 合參考軌跡的逼近要求。而且，本發(fā)明實(shí)施例通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正， 從而使得該模型能夠適應(yīng)水質(zhì)、環(huán)境等的改變，不會(huì)出現(xiàn)控制失效的情況，適應(yīng)性強(qiáng)。


為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例，下面將對(duì)實(shí)施例中所需要使用的附圖做簡(jiǎn)單的 介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人 員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發(fā)明所提供的一種控制水處理絮凝劑投放量的方法流程圖；圖2為本發(fā)明所提供的另一種控制水處理絮凝劑投放量的方法流程圖；圖3為本發(fā)明所提供的一種控制水處理絮凝劑投放量的原理示意圖；圖4為本發(fā)明所提供的一種控制水處理絮凝劑投放量的結(jié)構(gòu)示意圖 ；圖5為在圖4的基礎(chǔ)上增加了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后的結(jié)構(gòu)示意圖；圖6為本發(fā)明所提供的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)示意圖；圖7為本發(fā)明所提供的一種水處理絮凝劑投放量的系統(tǒng)示意圖；圖8為本發(fā)明所提供的另一種水處理絮凝劑投放量的系統(tǒng)示意圖；圖9為本發(fā)明所提供的一種水處理絮凝劑投放量的總體結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部實(shí)施例。基于本 發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下，所獲得的所有其他 實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)范圍。在水處理過程中，絮凝劑投放量的多少直接關(guān)系到水廠的出水品質(zhì)。本發(fā)明實(shí)施 例是基于預(yù)測(cè)函數(shù)控制(PFC)來實(shí)現(xiàn)智能化控制絮凝劑的投放量的。所述預(yù)測(cè)函數(shù)控制 (PFC)是一種基于模型的先進(jìn)控制算法，它通過預(yù)測(cè)被控對(duì)象的輸出并結(jié)合滾動(dòng)優(yōu)化來決 定其最優(yōu)控制作用。PFC最重要的一點(diǎn)就是將控制輸入看成是一組基函數(shù)的線性組合。傳統(tǒng)PFC中，基 函數(shù)的選擇主要取決于參考軌跡和受控對(duì)象的特性，一般可取為階躍函數(shù)、斜坡函數(shù)和指 數(shù)函數(shù)等。這些基函數(shù)均為全局函數(shù)，它們的數(shù)學(xué)意義明確、計(jì)算簡(jiǎn)單，但目標(biāo)函數(shù)往往簡(jiǎn) 化為對(duì)預(yù)測(cè)時(shí)域終點(diǎn)的優(yōu)化要求或其中一兩個(gè)擬合點(diǎn)，犧牲了整個(gè)預(yù)測(cè)時(shí)域的整體優(yōu)化目 標(biāo)。因此，傳統(tǒng)PFC只能對(duì)預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)有限的幾個(gè)擬合點(diǎn)進(jìn)行擬合逼近，未能考慮整個(gè)預(yù)測(cè) 時(shí)域整體誤差性能的優(yōu)化，對(duì)參考軌跡的整體逼近性能并不十分理想，降低了系統(tǒng)抗負(fù)載 干擾和消除模型失配引起的偏差的能力。一般而言，在控制過程中，對(duì)參考軌跡的逼近要求應(yīng)隨預(yù)測(cè)時(shí)刻的增加而逐漸減 弱，利用這一特點(diǎn)采用某種集結(jié)方式將原來的優(yōu)化變量用一組低維的集結(jié)變量代替，則可 大大減少在線優(yōu)化計(jì)算量，提高算法的快速性，從而滿足實(shí)時(shí)優(yōu)化的目的?，F(xiàn)有基于傅里葉逼近思想采用正弦多項(xiàng)式函數(shù)作為基函數(shù)，能夠得到很好的控制 性能和適用范圍。但正弦函數(shù)是全局函數(shù)，無法根據(jù)對(duì)參考軌跡的逼近要求隨預(yù)測(cè)時(shí)刻的 增加而逐漸減弱的特點(diǎn)進(jìn)行靈活設(shè)置，因此需要選擇具有緊支撐性的局部函數(shù)作為基函 數(shù)。而采用飽和函數(shù)近似方法又難以得到解析表達(dá)式。再有，可用小波作為基函數(shù)，在一定 的預(yù)測(cè)時(shí)域內(nèi)，對(duì)逼近精度要求高的時(shí)段，選擇細(xì)尺度小波為基函數(shù)；對(duì)逼近精度要求不太 高的時(shí)段，以粗尺度小波為基函數(shù)。這樣既保證了整體優(yōu)化目標(biāo)和當(dāng)前時(shí)刻控制量對(duì)下一 時(shí)刻參考軌跡的逼近精度要求，又盡可能減少了基函數(shù)個(gè)數(shù)，從而減少了待優(yōu)化的權(quán)系數(shù) 個(gè)數(shù)，實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化變量的集結(jié)。但是對(duì)小波基的選取也不是很容易的，選擇多少個(gè)小波基及 選擇哪幾種小波基沒有很好的依據(jù)，只能試湊比較得到一組合適的小波基作為PFC的基函 數(shù)。
基于此，參考圖1，為本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種控制水處理絮凝劑投放量的方法 實(shí)施例1，所述方法具體包括如下步驟步驟101 在當(dāng)前時(shí)刻控制輸入的基礎(chǔ)上，選取具有待定系數(shù)的基函數(shù)作為下一 時(shí)刻控制輸入的增量，預(yù)設(shè)以后每一時(shí)刻控制輸入的增量為前一時(shí)刻控制輸入的增量乘以 預(yù)先給定的遺傳因子。本發(fā)明實(shí)施例在當(dāng)前時(shí)刻投藥量的基礎(chǔ)上選取待定系數(shù)的基函數(shù)作為下一時(shí)刻 控制輸入的增量來控制絮凝劑的投放量，這里，所述當(dāng)前時(shí)刻投藥量可以為預(yù)先給定的一 個(gè)比較小的投藥量，或者視為零。本發(fā)明實(shí)施例中所述基函數(shù)為階躍函數(shù)，且該階躍函數(shù)相比傳統(tǒng)PFC的階躍函數(shù) 增加了一個(gè)預(yù)先給定的遺傳因子，預(yù)設(shè)以后每一時(shí)刻控制輸入的增量為前一時(shí)刻控制輸入 增量的遺傳因子倍，即使所述遺傳因子成為每一時(shí)刻控制輸入增量所組成的等比數(shù)列的公 比。選取遺傳因子為小于1的數(shù)，即可實(shí)現(xiàn)未來每一時(shí)刻絮凝劑投放量的增量相比前 一時(shí)刻的增量在逐漸減少，即具有遺傳因子的基函數(shù)隨著預(yù)測(cè)時(shí)刻的增加而逐漸減弱，這 樣能夠增強(qiáng)目標(biāo)函數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)時(shí)域的擬合度，符合參考軌跡的逼近要求。步驟102 通過預(yù)測(cè)模型對(duì)當(dāng)前時(shí)刻和未來時(shí)刻的濾前水濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出，得 到一條預(yù)測(cè)輸出的軌跡。在控制絮凝劑投放之前，首先建立一個(gè)預(yù)測(cè)模型，所述預(yù)測(cè)模型用來對(duì)當(dāng)前時(shí)刻 和未來時(shí)刻的濾前水濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出。所述預(yù)測(cè)輸出由兩部分組成，分別是自由響應(yīng)和 受迫響應(yīng)；其中，所述自由響應(yīng)是由前一時(shí)刻的控制輸入引起的模型響應(yīng)，所述受迫響應(yīng)是 由當(dāng)前時(shí)刻新增加的控制輸入引起的模型響應(yīng)，這兩部分的模型響應(yīng)疊加即為預(yù)測(cè)模型得 出的預(yù)測(cè)輸出。在優(yōu)化控制時(shí)域H步內(nèi)，所述預(yù)測(cè)模型根據(jù)每一步的控制輸入均得到一個(gè) 預(yù)測(cè)輸出，這些預(yù)測(cè)輸出能夠組成一條曲線，稱該曲線為預(yù)測(cè)輸出的軌跡。本實(shí)施例中所述 控制時(shí)域H步是人為控制的，可根據(jù)具體情況而決定H的數(shù)值。步驟103 由當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出和給定的濾前水濁度的期望值確定一條期望輸 出的軌跡。在水處理過程中，我們會(huì)首先給定一個(gè)濾前水濁度的期望值，通過控制絮凝劑的 投放量，以使絮凝沉淀后的濾前水濁度逐步接近或達(dá)到所述期望值。但是控制絮凝劑的投 放量并非一次就能使得濾前水濁度達(dá)到期望值，控制過程總是一個(gè)使濾前水濁度慢慢接近 期望值的過程。這里，由預(yù)測(cè)模型得出的當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出和給定的濾前水濁度的期望 值可確定一條期望輸出的參考軌跡，在優(yōu)化控制時(shí)域H步內(nèi)，通過具有遺傳因子的基函數(shù) 作為控制輸入的增量來調(diào)節(jié)控制輸入，在所述控制輸入的作用下預(yù)測(cè)輸出會(huì)隨預(yù)測(cè)時(shí)刻的 增加而逐漸接近期望輸出的參考軌跡。步驟104 將所述預(yù)測(cè)輸出的軌跡和期望輸出的軌跡進(jìn)行擬合，根據(jù)最小二乘原 理求得基函數(shù)的系數(shù)，從而得出下一時(shí)刻的控制輸入。將由步驟102得到的預(yù)測(cè)輸出的軌跡和由步驟103所確定的期望輸出的參考軌跡 進(jìn)行擬合，即選取一個(gè)評(píng)價(jià)函數(shù)，所述評(píng)價(jià)函數(shù)可以為期望輸出和預(yù)測(cè)輸出的差值，根據(jù)最 小二乘原理對(duì)所述評(píng)價(jià)函數(shù)進(jìn)行求導(dǎo)即可求得基函數(shù)的系數(shù)，從而得出下一時(shí)刻的控制輸 入。在下一時(shí)刻的控制輸入確定的情況下，這里不能根據(jù)步驟101中所述遺傳因子來確定以后每一時(shí)刻的控制輸入的增量，而是應(yīng)該在下一時(shí)刻控制輸入的基礎(chǔ)上重新選取新的待 定系數(shù)的基函數(shù)作為下下時(shí)刻控制輸入的增量，進(jìn)入下一個(gè)循環(huán)過程。步驟105 通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正，然后執(zhí)行步驟101。在進(jìn)入下一個(gè)循環(huán)過程之前，還應(yīng)該通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修 正。由于絮凝沉淀過程的復(fù)雜變化，會(huì)使得預(yù)測(cè)模型慢慢地偏離投藥過程，使預(yù)測(cè)模型符合 投藥過程的程度越來越低，最后當(dāng)預(yù)測(cè)模型偏離到一個(gè)界 限后，PFC控制失效，因此控制過 程中應(yīng)該對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行及時(shí)修正，以使其能夠適應(yīng)水質(zhì)的變化。具體控制過程中，可根據(jù) 殘差和水質(zhì)參數(shù)對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正；其中，所述殘差為預(yù)測(cè)輸出和實(shí)際輸出的 差值；所述水質(zhì)參數(shù)包括水的流量、水的濁度、水的PH值、水的溫度或投藥量等。對(duì)所述預(yù) 測(cè)模型進(jìn)行修正后，執(zhí)行步驟101，進(jìn)入下一個(gè)循環(huán)控制中。從上述實(shí)施例可以看出，本發(fā)明采用了具有遺傳因子的階躍函數(shù)作為控制輸入的 增量來調(diào)節(jié)控制輸入，通過預(yù)測(cè)模型對(duì)當(dāng)前時(shí)刻和未來時(shí)刻的濾前水濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出， 將預(yù)測(cè)輸出和期望輸出進(jìn)行比較就能求得下一時(shí)刻的控制輸入。本發(fā)明實(shí)施例由于采取具 有遺傳因子的階躍函數(shù)來調(diào)節(jié)控制輸入，從而使得絮凝劑投放量的增量隨預(yù)測(cè)時(shí)刻的增加 而逐漸減弱，符合參考軌跡的逼近要求；且本發(fā)明實(shí)施例采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在 線修正，增強(qiáng)了預(yù)測(cè)模型對(duì)控制過程的適應(yīng)性。為使本發(fā)明技術(shù)方案更容易被理解，下面以一具體實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)地描述。參考 圖2，為本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種控制水處理絮凝劑投放量的方法實(shí)施例2，本實(shí)施例具 體可以包括如下步驟步驟201 在當(dāng)前時(shí)刻控制輸入的基礎(chǔ)上，選取具有待定系數(shù)的基函數(shù)作為下一 時(shí)刻控制輸入的增量，預(yù)設(shè)以后每一時(shí)刻控制輸入的增量為前一時(shí)刻控制輸入的增量乘以 預(yù)先給定的遺傳因子。在具體實(shí)施過程中，根據(jù)水廠實(shí)際情況可以選取不同的基函數(shù)，可由基函數(shù)的線 性組合作為控制輸入的增量來調(diào)節(jié)絮凝劑的投放量。本實(shí)施例中選取基函數(shù)為一個(gè)階躍函 數(shù)ε，由于階躍函數(shù)為單位函數(shù)，因此我們可以認(rèn)為ε為待求的權(quán)系數(shù)，選取階躍函數(shù)能 夠使得計(jì)算簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)快速運(yùn)算。本實(shí)施例中當(dāng)前時(shí)刻投藥量為給定的u(k)，其中，k為當(dāng) 前時(shí)刻，則下一時(shí)刻即k+Ι時(shí)刻的控制輸入為u(k+l) = u(k)+ ε(1)本實(shí)施例在階躍函數(shù)ε的基礎(chǔ)上加入了預(yù)先給定的遺傳因子δ，在PFC過程中， 預(yù)設(shè)以后每一時(shí)刻絮凝劑投放量的增量為前一時(shí)刻絮凝劑投放量增量的遺傳因子S倍， 即k+2時(shí)刻絮凝劑的投放量為u ( k + 2 ) = u ( k + 1 ) + δ ε = u ( k ) + ε + δ ε (2)k+3時(shí)刻絮凝劑的投放量為u ( k + 3 ) = u ( k + 2 ) + δ 2 ε = u ( k ) + ε + δ ε + δ 2 ε (3)以此類推，則在控制時(shí)域H步內(nèi)，預(yù)設(shè)第H時(shí)刻絮凝劑的投放量為u (k + H) = u (k + H-1) + δ η-1 ε = u (k) + ε + δ ε + δ 2 ε +... + δ 1^1 ε
(4)
由上面的關(guān)系式可以看出，在控制時(shí)域H步內(nèi)，預(yù)設(shè)的每一時(shí)刻絮凝劑投放量的 增量組成一個(gè)等比數(shù)列，所述等比數(shù)列的公比即是遺傳因子S。此處選擇遺傳因子δ為小 于1的數(shù)，即能保證具有遺傳因子的基函數(shù)隨預(yù)測(cè)時(shí)刻的增加而逐步減弱，符合參考軌跡 的逼近要求。步驟202 建立預(yù)測(cè)模型。在選取待定系數(shù)的、具有遺傳因子的階躍函數(shù)ε之后，需要建立一個(gè)預(yù)測(cè)模型對(duì) 當(dāng)前時(shí)刻和未來時(shí)刻的濾前水濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出。本實(shí)施例中所建立的預(yù)測(cè)模型的數(shù)學(xué)表 達(dá)式為
ym(k+i) = f(u(k+i))(5)其中，f (χ)是所述預(yù)測(cè)模型的函數(shù)式，u (k+i)表示在k+i時(shí)刻預(yù)設(shè)的控制輸入，k 表示當(dāng)前時(shí)刻，i的取值范圍為從1到H，則式(5)表示對(duì)未來時(shí)刻的濾前水濁度的預(yù)測(cè)輸
出ο步驟203 通過預(yù)測(cè)模型對(duì)當(dāng)前時(shí)刻和未來時(shí)刻的濾前水濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出。在控制時(shí)域H步內(nèi)，步驟201中給出了未來時(shí)刻每一步都有一個(gè)預(yù)設(shè)的控制輸入 u (k+i)，預(yù)測(cè)模型用來使每一步的預(yù)設(shè)控制輸入u (k+i)在函數(shù)f(x)的作用下得到預(yù)測(cè)輸 出。所述每一步的預(yù)測(cè)輸出均包括兩部分內(nèi)容，一部分是自由響應(yīng)，另一部分是受迫響應(yīng)； 其中，所述自由響應(yīng)是由過去時(shí)刻即上一步所投加的絮凝劑引起的模型響應(yīng)，所述受迫響 應(yīng)是由當(dāng)前時(shí)刻相對(duì)過去時(shí)刻新增的絮凝劑的投放量引起的模型響應(yīng)，這兩部分模型響應(yīng) 值的和即是預(yù)測(cè)模型對(duì)預(yù)設(shè)控制輸入作用下濾前水濁度的預(yù)測(cè)輸出。這里還應(yīng)該通過預(yù)測(cè)模型對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的控制輸入u (k)進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出，以方便步 驟205中確定期望輸出的參考軌跡。步驟204 對(duì)所述預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行誤差補(bǔ)償，同時(shí)得到一條補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出的軌跡。由所述預(yù)測(cè)模型得到的濾前水濁度的預(yù)測(cè)輸出總會(huì)由于時(shí)滯、時(shí)變、環(huán)境、水質(zhì)等 原因而與實(shí)際濾前水濁度的輸出不符，為此，我們對(duì)所述預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行誤差補(bǔ)償，以使其更 符合實(shí)際輸出。由預(yù)測(cè)模型對(duì)當(dāng)前時(shí)刻控制輸入U(xiǎn) (k)進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出得到y(tǒng)m(k)，考慮到時(shí)滯的原 因，對(duì)當(dāng)前時(shí)刻測(cè)得的濾前水濁度ym(k)進(jìn)行誤差補(bǔ)償?shù)玫統(tǒng)p(k)，yp(k)的具體表達(dá)式為yp (k) = y(k)+ym(k)-ym(k-L)(6)其中，y(k)為當(dāng)前時(shí)刻實(shí)際所測(cè)得的濾前水濁度，L為對(duì)當(dāng)前時(shí)刻產(chǎn)生影響的滯 后時(shí)間，yffl(k-L)為k-L時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出。在對(duì)未來時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行誤差補(bǔ)償時(shí)，首先計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的實(shí)際輸出和當(dāng)前 時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出的差值，然后在未來時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出基礎(chǔ)上再加上這個(gè)差值，這樣能夠有 效地減少每一時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出和實(shí)際輸出的誤差，使得所述預(yù)測(cè)輸出更接近實(shí)際輸出，具 體的數(shù)學(xué)表達(dá)式為yp (k+i) = ym(k+i)+e(k+i)(7)e(k+i) = y(k)-ym(k)(8)其中，yp(k+i)表示k+i時(shí)刻對(duì)未來時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出， e(k+i)表示當(dāng)前k時(shí)刻的實(shí)際輸出和預(yù)測(cè)輸出的差值，i的取值范圍從1到H。
由當(dāng)前時(shí)刻和未來時(shí)刻補(bǔ)償后的濾前水濁度的預(yù)測(cè)輸出可繪出一條曲線，該曲線 稱之為補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出軌跡。步驟205 由當(dāng)前時(shí)刻補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出和給定的濾前水濁度的期望值確定一條 期望輸出的軌跡。在水處理過程中，總是預(yù)先設(shè)定一個(gè)期望值，本發(fā)明實(shí)施例中選取濾前水濁度期 望值為Tu，控制過程中不可能一步到位地使當(dāng)前時(shí)刻補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出yp(k)在下一時(shí)刻 的控制輸入作用下達(dá)到期望值Tu，控制過程總是隨著時(shí)間的推移使得濾前水濁度逐漸趨近 期望值Tu。因此由當(dāng)前時(shí)刻補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出yp(k)和預(yù)先給定的期望值Tu可確定一條 期望輸出的參考軌跡，本實(shí)施例中所述參考軌跡的具體表達(dá)式為
yr(k+i) = (l-e-OTu+e-VpGO(9)式中，Tu為濾前水濁度設(shè)定值，該值是預(yù)先給定的確定值；yp(k)為當(dāng)前k時(shí)刻補(bǔ) 償后的預(yù)測(cè)輸出，具體表達(dá)式見式(6) ；i的取值范圍從1到H;e為自然對(duì)數(shù)。由式(9)可看出在總控制時(shí)間H確定的情況下，期望輸出的參考軌跡就有了確定 的兩端點(diǎn)值，進(jìn)而根據(jù)控制時(shí)間i從1到H的變化，整條參考軌跡也就確定了。參考圖3，為本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種控制水處理絮凝劑投放量的原理示意圖。 PFC的控制原理就是在H(優(yōu)化時(shí)域)步內(nèi)，每一步的控制量增量都已確定，它們都是一組基 函數(shù)的線性組合，而且從第一步到第H(優(yōu)化時(shí)域)步增量的變化是有一定規(guī)律的，可以說 它是在一個(gè)速度下以一個(gè)加速度來變化；所以在給定的參考軌跡下，使濾前水濁度沿著或 接近參考軌跡逐步到達(dá)期望值，根據(jù)這個(gè)原則來求得基函數(shù)的線性組合系數(shù)，以此來求得 最后的控制量。圖中以當(dāng)前k時(shí)刻為分界線將整個(gè)控制時(shí)域分為過去和未來兩部分，未來的控制 過程時(shí)間從k到k+H。圖中u表示在具有遺傳因子的階躍函數(shù)的作用下的控制輸入曲線； ym表示預(yù)測(cè)模型對(duì)控制輸入作用下的濾前水濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出得到的曲線；yp是對(duì)由所 述預(yù)測(cè)模型得到的預(yù)測(cè)輸出ym進(jìn)行誤差補(bǔ)償后的估計(jì)輸出曲線，yp的表達(dá)式見式(7)，其 中，yp和ym之間的差值即為補(bǔ)償值e，所述補(bǔ)償值e的表達(dá)式見式(8) ；yr是期望輸出的參 考軌跡，具體表達(dá)式見式(9)?？刂七^程就是使補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出曲線yp逐漸趨近期望輸 出參考軌跡yr的過程。步驟206 將所述補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出的軌跡和期望輸出的軌跡進(jìn)行擬合，根據(jù)最 小二乘原理求得基函數(shù)的系數(shù)，從而得出下一時(shí)刻的控制輸入。為了能在數(shù)學(xué)上描述補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出軌跡和期望輸出軌跡的重合程度，本發(fā)明 實(shí)施例中給出一個(gè)評(píng)價(jià)函數(shù)，具體表達(dá)式為J = fj{yr(k + i)~yp(k+i))2(10)
/=1本實(shí)施例中所述評(píng)價(jià)函數(shù)J為在優(yōu)化時(shí)域H步內(nèi)，每一步期望輸出和補(bǔ)償后的預(yù) 測(cè)輸出的差值的平方和，所述評(píng)價(jià)函數(shù)J的值越趨近于零，表明補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出越接近 期望輸出，這種情況即為我們所想要的控制輸入。因此根據(jù)最小二乘原理對(duì)所述評(píng)價(jià)函數(shù) J進(jìn)行求導(dǎo)、取極值，進(jìn)而可求得階躍函數(shù)的權(quán)系數(shù)ε，從而準(zhǔn)確地得出下一時(shí)刻絮凝劑的 投放量。在下一時(shí)刻控制輸入確定的情況下，不能根據(jù)步驟201中所述遺傳因子來確定以后每一時(shí)刻控制輸入的增量，而是應(yīng)該將下一時(shí)刻控制輸入作為已知的投藥量，進(jìn)而通過 下一個(gè)循環(huán)過程計(jì)算下下時(shí)刻的控制輸入。參考圖4，為本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種控制水處理絮凝劑投放量的結(jié)構(gòu)示意圖。 PFC最大的特點(diǎn)就是將控制輸入結(jié)構(gòu)化，選擇合適的基函數(shù)，根據(jù)基函數(shù)的線性組合就能得 到我們想要的控制輸入。圖中示出了在基函數(shù)的調(diào)節(jié)作用下進(jìn)行絮凝加藥的循環(huán)過程，其 中u(k)為當(dāng)前k時(shí)刻所投放的絮凝劑的量，y(k)為當(dāng)前k時(shí)刻實(shí)際測(cè)得的濾前水濁度，在 基函數(shù)和當(dāng)前k時(shí)刻控制輸入的共同作用下，預(yù)測(cè)模型對(duì)未來H步優(yōu)化時(shí)域內(nèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)輸 出，進(jìn)而得出模型值，所述模型值經(jīng)實(shí)際出水濁度y(k)進(jìn)行誤差補(bǔ)償?shù)玫竭^程廣義對(duì)象輸 出，所述過程廣義對(duì)象輸出和期望輸出進(jìn)行擬合，由最小二乘原理計(jì)算出下一時(shí)刻的控制 輸入u (k+Ι)，將u (k+Ι)作為下一個(gè)循環(huán)過程中的已知投藥量，進(jìn)而求k+2時(shí)刻的控制輸入。步驟207 通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正，然后執(zhí)行步驟201。由于絮凝沉淀是一個(gè)復(fù)雜的物理、化學(xué)過程，因此，用來預(yù)測(cè)濾前水濁度的預(yù)測(cè)模 型會(huì)隨著環(huán)境、水質(zhì)等因素的變化而慢慢偏離投藥過程，即預(yù)測(cè)模型符合投藥過程的程度 會(huì)越來越低，當(dāng)預(yù)測(cè)模型偏離到一個(gè)界限時(shí)，PFC控制就會(huì)失效。為了使得預(yù)測(cè)模型能夠適應(yīng)水質(zhì)、環(huán)境等的變化，需要對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正。 本發(fā)明實(shí)施例中通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正。參考圖5，為增加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后的 一種控制水處理絮凝劑投放量的結(jié)構(gòu)示意圖。圖5在圖4的基礎(chǔ)上增加了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可根據(jù)殘差和水質(zhì)參數(shù)對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正，使預(yù)測(cè)模型的適應(yīng)性加 強(qiáng)，從而不使控制失效。這里，所述殘差為預(yù)測(cè)輸出和實(shí)際輸出的差值，所述水質(zhì)參數(shù)包括 水的流量、水的溫度、水的PH值、水的濁度或投藥量等。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修正的原理為殘差與模型參數(shù)之間必定存在著某 種線性的或非線性的函數(shù)關(guān)系，用函數(shù)表示為Pt = F(et)。但是簡(jiǎn)單的用殘差來修正無法保 證模型參數(shù)的適合度，所以還要加上水質(zhì)參數(shù)來保證。假設(shè)殘差序列記為E= (ei，ei，…， en)，以殘差和水質(zhì)參數(shù)的值來計(jì)算預(yù)測(cè)模型參數(shù)值，則函數(shù)關(guān)系變?yōu)镻 = F(e,X)。用神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)模型去逼近該函數(shù)關(guān)系，可充分提高數(shù)據(jù)的非線性預(yù)測(cè)精度。參考圖6，為本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)示意圖。此圖為BP三層 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖，包含輸入層、隱含層和輸出層；其中，輸入層和隱含層是必須層，輸入層神 經(jīng)元個(gè)數(shù)為輸入樣本個(gè)數(shù)，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為輸出樣本個(gè)數(shù)；隱含層是可變層，其神經(jīng)元 個(gè)數(shù)由具體問題決定，需要經(jīng)過不斷調(diào)整達(dá)到精度后才能確定。本發(fā)明實(shí)施例中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)殘差和水質(zhì)參數(shù)來修正預(yù)測(cè)模型；所述水質(zhì)參數(shù) 包括水的流量、水的溫度、水的PH值、水的濁度和投藥量5個(gè)因素，加上殘差因素，故輸入層 神經(jīng)元個(gè)數(shù)為6，當(dāng)然，視情況不同輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)也可不同；輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為預(yù)測(cè) 模型的參數(shù)個(gè)數(shù)。其中，輸入樣本為殘差和水質(zhì)參數(shù)，選取η組輸入樣本數(shù)據(jù)；輸出樣本序 列為預(yù)測(cè)模型參數(shù)，也選取η組，此處，模型參數(shù)是由對(duì)應(yīng)的水質(zhì)參數(shù)輸入樣本數(shù)據(jù)建立的 預(yù)測(cè)模型的模型參數(shù)。經(jīng)過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法不斷調(diào)整權(quán)值Wij和閾值Vj,并手動(dòng)調(diào)節(jié) 隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)，達(dá)到預(yù)測(cè)模型精度后最終確定權(quán)值Wu、閾值Vi和隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)。在用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)，首先對(duì)全部樣本作歸一化處理，然后隨機(jī)選取一組樣本提 供給網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算各隱含層和輸出層的神經(jīng)元的權(quán)值Wij和閾值Vj，然后隨機(jī)選取下一組樣本 進(jìn)行同樣的訓(xùn)練，直到η個(gè)樣本訓(xùn)練完畢。再?gòu)摩莻€(gè)樣本中選取一組樣本進(jìn)行訓(xùn)練，直到網(wǎng)絡(luò)全局誤差E小于預(yù)定的極小值，即網(wǎng)絡(luò)收斂；如果訓(xùn)練次數(shù)大于預(yù)先設(shè)定的值，則網(wǎng)絡(luò)無
法收斂。訓(xùn)練完畢之后，得到一個(gè)模型參數(shù)序列= 、,…A4)，本發(fā)明實(shí)施例中預(yù)測(cè)模
型參數(shù)的個(gè)數(shù)為14，所述模型參數(shù)個(gè)數(shù)也可視情況不同而不同。用訓(xùn)練得到的模型參數(shù)序 列代替原來的模型參數(shù)，可得到更加精準(zhǔn)的模型，此時(shí)應(yīng)用到PFC中，使控制效果更好。
當(dāng)然，步驟207并不局限于此，只要環(huán)境、水質(zhì)等因素有變化，即可實(shí)時(shí)修正預(yù)測(cè) 模型。本實(shí)施例中在開始下一個(gè)循環(huán)過程之前對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正，修正之后執(zhí)行步 驟 201。本實(shí)施例通過較為詳細(xì)的例子闡述了本發(fā)明的技術(shù)方案，相對(duì)上述實(shí)施例而言， 本實(shí)施例不僅能滿足對(duì)參考軌跡的逼近要求隨預(yù)測(cè)時(shí)刻的增加而減弱和對(duì)所述預(yù)測(cè)模型 進(jìn)行在線修正的要求，而且由于對(duì)預(yù)測(cè)模型測(cè)得的預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行了誤差補(bǔ)償，因此能夠更 加準(zhǔn)確地控制絮凝劑的投放量。本發(fā)明實(shí)施例還公開了一種控制水處理絮凝劑投放量的系統(tǒng)，參考圖7，為一種 控制水處理絮凝劑投放量的系統(tǒng)實(shí)施例1，本實(shí)施例中所述系統(tǒng)具體包括控制輸入模塊 701、預(yù)測(cè)輸出模塊702、優(yōu)化模塊703和修正模塊704。其中，所述控制輸入模塊701用來選取待定系數(shù)的基函數(shù)作為下一時(shí)刻控制輸入 的增量，同時(shí)預(yù)設(shè)以后每一時(shí)刻控制輸入的增量為前一時(shí)刻控制輸入的增量乘以預(yù)先給定 的遺傳因子。具體實(shí)現(xiàn)過程中，選取具有遺傳因子的基函數(shù)作為控制輸入的增量來調(diào)節(jié)絮凝劑 的投放量。本實(shí)施例中選取遺傳因子為小于1的數(shù)，這樣使得基函數(shù)所控制的絮凝劑投放 量的增量隨時(shí)間的增加而遞減，滿足對(duì)參考軌跡的逼近要求隨預(yù)測(cè)時(shí)刻的增加而減弱，且 能增強(qiáng)目標(biāo)函數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)時(shí)域的擬合度。所述預(yù)測(cè)輸出模塊702用來對(duì)當(dāng)前時(shí)刻和控制輸入模塊701作用下的未來時(shí)刻的 濾前水濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出，同時(shí)得到一條預(yù)測(cè)輸出的軌跡。在當(dāng)前k時(shí)刻給定的控制輸入u (k)的作用下，由預(yù)測(cè)輸出模塊702得到當(dāng)前k時(shí) 刻濾前水濁度的預(yù)測(cè)輸出；同時(shí)，在控制輸入模塊701預(yù)設(shè)的未來時(shí)刻的控制輸入u(k+i) 的作用下，由預(yù)測(cè)輸出模塊702得到未來時(shí)刻濾前水濁度的預(yù)測(cè)輸出，這些預(yù)測(cè)輸出組成 未來時(shí)刻的一條曲線，該曲線稱之為預(yù)測(cè)輸出的軌跡。所述優(yōu)化模塊703用來根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出和給定的濾前水濁度的期望值 確定一條期望輸出的軌跡，并將所述預(yù)測(cè)輸出的軌跡和期望輸出的軌跡進(jìn)行擬合，從而求 得基函數(shù)的系數(shù)。在水處理過程中，總是預(yù)先設(shè)定一個(gè)期望值，所述期望值為絮凝沉淀后濾前水濁 度的期望輸出值，但由于投放絮凝劑并非一次就能使得濾前水濁度達(dá)到期望值，而是需要 多次投放使其逐漸接近期望值。因此，可根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出和給定的濾前水濁度的 期望值確定一條期望輸出的軌跡，以便使投放絮凝劑之后的濾前水濁度能隨時(shí)間的推移逐 步接近或達(dá)到期望值。所述優(yōu)化模塊703首先根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出和給定的濾前水濁度的期望值 確定出一條期望輸出的參考軌跡，然后將由所述預(yù)測(cè)輸出模塊702得到的預(yù)測(cè)輸出軌跡和 期望輸出軌跡進(jìn)行擬合，根據(jù)最小二乘原理求得基函數(shù)的待定系數(shù)，進(jìn)而可得出下一時(shí)刻 絮凝劑的投放量。將下一時(shí)刻絮凝劑的投放量作為已知的控制輸入，進(jìn)入下一次的循環(huán)過程。所述修正模塊704用來通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述預(yù)測(cè)輸出模塊702進(jìn)行在線修正。由于絮凝沉淀是一個(gè)復(fù)雜的物理、化學(xué)過程，因此隨著時(shí)間的推移，環(huán)境、水質(zhì)等 因素的變化會(huì)使預(yù)測(cè)輸出模塊702慢慢偏離投藥過程，當(dāng)預(yù)測(cè)輸出模塊702偏離投藥過程 達(dá)到一個(gè)界限時(shí)，PFC控制就會(huì)失效。因此為了使得預(yù) 測(cè)輸出模塊702能夠適應(yīng)水質(zhì)、環(huán)境 等的變化，需要對(duì)其進(jìn)行修正。本實(shí)施例中由修正模塊704通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)測(cè)輸出模塊702進(jìn)行在線修正。在 控制過程中，使預(yù)測(cè)輸出模塊702偏離投藥過程的原因很多，其中最主要的為殘差和水質(zhì) 參數(shù)，因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)殘差和水質(zhì)參數(shù)對(duì)所述預(yù)測(cè)輸出模塊702進(jìn)行在線修正。其中，所 述殘差為預(yù)測(cè)輸出和實(shí)際輸出的差值，所述水質(zhì)參數(shù)包括水的流量、水的溫度、水的PH值、 水的濁度或投藥量等。修正后的預(yù)測(cè)輸出模塊702繼續(xù)對(duì)當(dāng)前時(shí)刻和未來時(shí)刻的濾前水濁 度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出。本實(shí)施例所提供的系統(tǒng)由于在所述控制輸入模塊701中采用了具有遺傳因子的 基函數(shù)作為控制輸入的增量來調(diào)節(jié)絮凝劑的投放量，且所述遺傳因子設(shè)置為小于1的數(shù)， 這樣使得絮凝劑投放量的增量隨預(yù)測(cè)時(shí)刻的增加而減弱，從而滿足對(duì)參考軌跡的逼近要 求；且本實(shí)施例所提供的系統(tǒng)采用了修正模塊704對(duì)預(yù)測(cè)輸出模塊702進(jìn)行在線修正，增強(qiáng) 了所述預(yù)測(cè)輸出模塊702對(duì)控制過程的適應(yīng)性。參考圖8，為本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種控制水處理絮凝劑投放量的系統(tǒng)實(shí)施 例2，本實(shí)施例中所述系統(tǒng)具體包括控制輸入模塊701、預(yù)測(cè)輸出子模塊801、補(bǔ)償子模塊 802、優(yōu)化模塊703和修正模塊704。本實(shí)施例相對(duì)上述實(shí)施例而言，采用所述預(yù)測(cè)輸出子模 塊801和補(bǔ)償子模塊802兩個(gè)子模塊來完成預(yù)測(cè)輸出模塊702的功能，其他的模塊和上述 實(shí)施例中的大致相同，下面簡(jiǎn)單介紹預(yù)測(cè)輸出子模塊801和補(bǔ)償子模塊802。所述預(yù)測(cè)輸出子模塊801用來對(duì)當(dāng)前時(shí)刻和控制輸入模塊701作用下的未來時(shí)刻 的濾前水濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出。所述補(bǔ)償子模塊802用來對(duì)由所述預(yù)測(cè)輸出子模塊801得到的預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行誤差 補(bǔ)償，同時(shí)得到一條補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出的軌跡。由所述預(yù)測(cè)輸出子模塊801得到的預(yù)測(cè)輸出總會(huì)由于時(shí)滯、時(shí)變、環(huán)境、水質(zhì)等原 因而與實(shí)際濾前水濁度的輸出不符，因此，需要對(duì)預(yù)測(cè)輸出子模塊801得到的預(yù)測(cè)輸出進(jìn) 行誤差補(bǔ)償，以使其更符合實(shí)際輸出。對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行補(bǔ)償，需要考慮時(shí)滯的原因。通過對(duì)當(dāng)前k時(shí)刻帶來 影響的滯后時(shí)間L的控制輸入進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出，得到y(tǒng)m(k-L)。由當(dāng)前時(shí)刻的實(shí)際輸出和預(yù)測(cè) 輸出之和，再減去由時(shí)滯原因得到的預(yù)測(cè)輸出，即為對(duì)當(dāng)前時(shí)刻補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出。對(duì)未來時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行補(bǔ)償需要先計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的實(shí)際輸出和當(dāng)前時(shí)刻的 預(yù)測(cè)輸出的差值，然后在以后每一步的預(yù)測(cè)輸出中均加上這個(gè)差值，這樣就能有效地減少 每一步預(yù)測(cè)輸出和實(shí)際輸出之間的誤差，使得未來時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出更接近實(shí)際輸出。根據(jù)補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出得到一條補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出軌跡。需要說明的是，本實(shí)施例中所述優(yōu)化模塊703用來根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸 出和給定的濾前水濁度的期望值確定一條期望輸出的軌跡，并將所述補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出軌 跡和期望輸出軌跡進(jìn)行擬合，從而求得基函數(shù)的系數(shù)；所述修正模塊704用來對(duì)所述補(bǔ)償子模塊801進(jìn)行在線修正。本實(shí)施例所提供的系統(tǒng)除了能夠滿足對(duì)參考軌跡的逼近要求和對(duì)預(yù)測(cè)輸出子模 塊801進(jìn)行在線修正外，還由于采用了補(bǔ)償子模塊802對(duì)所述預(yù)測(cè)輸出子模塊801得到的 預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行補(bǔ)償，因此，能夠更加準(zhǔn)確地控制絮凝劑的投放量。
參考圖9，為本發(fā)明實(shí)施例所提供的一種控制水處理絮凝劑投放量的總體結(jié)構(gòu)示 意圖。圖中示出了水濁度預(yù)測(cè)模型和遺傳算法PFC-控制；其中，水濁度預(yù)測(cè)模型中包括軟 測(cè)量過程和純滯后模型；遺傳算法PFC-控制是帶有遺傳因子的基函數(shù)作為控制輸入的增 量來調(diào)節(jié)絮凝劑的投放量。在當(dāng)前時(shí)刻所確定的控制量u的作用下，一方面在反應(yīng)池、沉淀 池完成絮凝沉淀，并測(cè)出實(shí)際的出水濁度；另一方面對(duì)當(dāng)前時(shí)刻的濾前水濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸 出，首先對(duì)控制量u進(jìn)行數(shù)據(jù)校正，以消除由于反應(yīng)池中原水的流量、濁度、PH值或溫度等 引起的顯著誤差，經(jīng)校正后的控制量u由軟測(cè)量過程計(jì)算得出當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出，所述 當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出進(jìn)一步由純滯后模型消除滯后誤差，消除滯后誤差后的當(dāng)前時(shí)刻的預(yù) 測(cè)輸出和實(shí)際出水濁度的差值即為當(dāng)前時(shí)刻的誤差。遺傳算法PFC-控制通過具有遺傳因 子的基函數(shù)來調(diào)節(jié)未來時(shí)刻的控制輸入，所述未來時(shí)刻的控制輸入經(jīng)水濁度預(yù)測(cè)模型的軟 測(cè)量過程計(jì)算得出未來時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出。所述未來時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出再由當(dāng)前時(shí)刻的誤差進(jìn) 行補(bǔ)償，進(jìn)而得到補(bǔ)償后的未來時(shí)刻的濁度預(yù)測(cè)值。所述未來時(shí)刻的濁度預(yù)測(cè)值和濁度設(shè) 定值進(jìn)行比較、擬合，根據(jù)最小二乘法即可計(jì)算出下一時(shí)刻的控制量，從而進(jìn)入下一個(gè)循環(huán) 過程。本發(fā)明實(shí)施例所提供的控制系統(tǒng)是一種基于PFC控制策略的控制系統(tǒng)，PFC控制 中的預(yù)測(cè)模型根據(jù)水廠工藝情況的不同而有所區(qū)別，且模型結(jié)構(gòu)的不同使建立的預(yù)測(cè)模型 也會(huì)有所不同，所以只要符合控制要求的模型都能在此應(yīng)用。本發(fā)明實(shí)施例中通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行修正是由于預(yù)測(cè)模型參數(shù)與殘差 之間有一個(gè)對(duì)應(yīng)關(guān)系，所以根據(jù)這一原則，對(duì)于其它一些模型、模糊模型、專家系統(tǒng)等都能 應(yīng)用于此，只要能達(dá)到修正預(yù)測(cè)模型的目的且修正效果比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好的都能替代?？梢岳斫獾氖?，本發(fā)明可用于眾多通用或?qū)Ｓ玫挠?jì)算系統(tǒng)環(huán)境或配置中。例如個(gè) 人計(jì)算機(jī)、服務(wù)器計(jì)算機(jī)、手持設(shè)備或便攜式設(shè)備、平板型設(shè)備、多處理器系統(tǒng)、基于微處理 器的系統(tǒng)、置頂盒、可編程的消費(fèi)電子設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)PC、小型計(jì)算機(jī)、大型計(jì)算機(jī)、包括以上任 何系統(tǒng)或設(shè)備的分布式計(jì)算環(huán)境等等。本發(fā)明可以在由計(jì)算機(jī)執(zhí)行的計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的一般上下文中描述，例如程序 模塊。一般地，程序模塊包括執(zhí)行特定任務(wù)或?qū)崿F(xiàn)特定抽象數(shù)據(jù)類型的例程、程序、對(duì)象、組 件、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等等。也可以在分布式計(jì)算環(huán)境中實(shí)踐本發(fā)明，在這些分布式計(jì)算環(huán)境中，由 通過通信網(wǎng)絡(luò)而被連接的遠(yuǎn)程處理設(shè)備來執(zhí)行任務(wù)。在分布式計(jì)算環(huán)境中，程序模塊可以 位于包括存儲(chǔ)設(shè)備在內(nèi)的本地和遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)中。需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個(gè)實(shí) 體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存 在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵 蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要 素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備 所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個(gè)......”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。對(duì)于系統(tǒng)實(shí)施例而言，由于其基本對(duì)應(yīng)于方法實(shí)施例，所以相關(guān)之處參見方法實(shí) 施例的部分說明即可。以上所描述的系統(tǒng)實(shí)施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件 說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以 不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上。可以根據(jù)實(shí)際的 需要選擇其中的部分或者全部模塊來實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在不 付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的情況下，即可以理解并實(shí)施。
對(duì)所公開的實(shí)施例的上述說明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。 對(duì)這些實(shí)施例的多種修改對(duì)本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來說將是顯而易見的，本文中所定義的 一般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明 將不會(huì)被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開的原理和新穎特點(diǎn)相一 致的最寬的范圍。
權(quán)利要求
一種控制水處理絮凝劑投放量的方法，其特征在于，包括a、在當(dāng)前時(shí)刻控制輸入的基礎(chǔ)上，選取具有待定系數(shù)的基函數(shù)作為下一時(shí)刻控制輸入的增量，預(yù)設(shè)以后每一時(shí)刻控制輸入的增量為前一時(shí)刻控制輸入的增量乘以預(yù)先給定的遺傳因子；b、通過預(yù)測(cè)模型對(duì)當(dāng)前時(shí)刻和未來時(shí)刻的濾前水濁度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出，得到一條預(yù)測(cè)輸出的軌跡；c、由當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出和給定的濾前水濁度的期望值確定一條期望輸出的軌跡；d、將所述預(yù)測(cè)輸出的軌跡和期望輸出的軌跡進(jìn)行擬合，根據(jù)最小二乘原理求得基函數(shù)的系數(shù)，從而得出下一時(shí)刻的控制輸入；e、通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正，然后執(zhí)行步驟a。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟b進(jìn)一步包括，對(duì)所述預(yù)測(cè)輸出 進(jìn)行誤差補(bǔ)償。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟e具體為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)殘差和 水質(zhì)參數(shù)對(duì)所述預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正，然后執(zhí)行步驟a ；其中所述殘差為預(yù)測(cè)輸出和實(shí)際輸出的差值；所述水質(zhì)參數(shù)為水的流量、濁度、PH值或溫度。
4.根據(jù)權(quán)利要求1 3任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述預(yù)測(cè)輸出包括自由響應(yīng)和 受迫響應(yīng)；其中，所述自由響應(yīng)是由前一時(shí)刻控制輸入引起的模型響應(yīng)，所述受迫響應(yīng)是由 當(dāng)前時(shí)刻控制輸入的增量引起的模型響應(yīng)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1 3任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述基函數(shù)為階躍函數(shù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1 3任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述遺傳因子為小于1的數(shù)。
7.—種控制水處理絮凝劑投放量的系統(tǒng)，其特征在于，包括控制輸入模塊、預(yù)測(cè)輸出 模塊、優(yōu)化模塊和修正模塊；其中所述控制輸入模塊用來選取待定系數(shù)的基函數(shù)作為下一時(shí)刻控制輸入的增量，同時(shí)預(yù) 設(shè)以后每一時(shí)刻控制輸入的增量為前一時(shí)刻控制輸入的增量乘以預(yù)先給定的遺傳因子；所述預(yù)測(cè)輸出模塊用來對(duì)當(dāng)前時(shí)刻和控制輸入模塊作用下的未來時(shí)刻的濾前水濁度 進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出，同時(shí)得到一條預(yù)測(cè)輸出的軌跡；所述優(yōu)化模塊用來根據(jù)當(dāng)前時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出和給定的濾前水濁度的期望值確定一條 期望輸出的軌跡，并將所述預(yù)測(cè)輸出的軌跡和期望輸出的軌跡進(jìn)行擬合，從而求得基函數(shù) 的系數(shù)；所述修正模塊用來通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述預(yù)測(cè)輸出模塊進(jìn)行在線修正。
8.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)測(cè)輸出模塊具體包括預(yù)測(cè)輸出子 模塊和補(bǔ)償子模塊；其中所述預(yù)測(cè)輸出子模塊用來對(duì)當(dāng)前時(shí)刻和控制輸入模塊作用下的未來時(shí)刻的濾前水濁 度進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出；所述補(bǔ)償子模塊用來對(duì)由所述預(yù)測(cè)輸出子模塊得到的預(yù)測(cè)輸出進(jìn)行誤差補(bǔ)償，同時(shí)得到一條補(bǔ)償后的預(yù)測(cè)輸出的軌跡
全文摘要
本發(fā)明實(shí)施例公開了一種控制水處理絮凝劑投放量的方法及系統(tǒng)。所述方法包括如下步驟在當(dāng)前時(shí)刻控制輸入的基礎(chǔ)上，選取待定系數(shù)的基函數(shù)作為下一時(shí)刻控制輸入的增量，并預(yù)設(shè)以后每一時(shí)刻控制輸入的增量為前一時(shí)刻控制輸入的增量乘以預(yù)先給定的遺傳因子；由預(yù)測(cè)模型得到每一時(shí)刻的預(yù)測(cè)輸出，同時(shí)得到一條預(yù)測(cè)輸出軌跡；將所述預(yù)測(cè)輸出軌跡和期望輸出軌跡進(jìn)行擬合，求得基函數(shù)的系數(shù)，進(jìn)而得出下一時(shí)刻的控制輸入；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行在線修正，然后進(jìn)入下一個(gè)循環(huán)過程。本發(fā)明實(shí)施例公開的系統(tǒng)包括控制輸入模塊、預(yù)測(cè)輸出模塊、優(yōu)化模塊和修正模塊。通過本發(fā)明所公開的方法及系統(tǒng)，能夠精確、穩(wěn)定地控制水處理絮凝劑的投放量。
文檔編號(hào)G05B13/02GK101825870SQ20101018223
公開日2010年9月8日 申請(qǐng)日期2010年5月18日 優(yōu)先權(quán)日2010年5月18日
發(fā)明者孫建彬, 張伯立, 徐永燦, 楊俊宇, 趙寅軍 申請(qǐng)人:浙江浙大中控信息技術(shù)有限公司