一体化废水处理生物反应器智能控制系统的设计与实现 86页

硕士学位论文论文题目：一体化废水处理生物反应器智能控制系统的设计与实现作者姓名陈文华指导教师蔡强研究员学科专业控制科学与工程所在学院信息工程学院提交日期2015年4月20日n浙江工业大学学位论女原创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本人在导师的指导下，独立进行研巧工作所取得的研究成果。除文中己经加Ｗ标注引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体己经发表或撰写过的研巧成果，也不含为获得浙江工业大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。ｉ作者签名；巧、夺曰期如属＾月曰学位论女版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权浙江工业大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于１、保密□，在年解密后适用本授权书。２、不保密回＾＂＂（请在上相应方框内打Ｖ）作者签名：之；日期；＞６年６月日导师签名：日期：乃巧年＾月么日n浙江工业大学硕士学位论文一体化废水处理生物反应器智能控制系统的设计与实现作者姓名：陈文华指导教师：蔡强研究员浙江工业大学信息工程学院2015年4月nDissertationSubmittedtoZhejiangUniversityofTechnologyfortheDegreeofMasterDESIGNANDIMPLEMENTATIONOFINTELLIGENTCONTROLSYSTEMFORINTEGRATEDWASTEWATERTREATMENTBIOREACTORCandidate:ChenWenhuaAdvisor:Prof.CaiQiangCollegeofInformationEngineeringZhejiangUniversityofTechnologyApr2015n浙江工业大学硕士学位论文一体化废水处理生物反应器智能控制系统的设计与实现摘要废水处理过程具有随机性、大时滞性、强耦合性等特点，是一个典型的非线性动态生化反应过程，优化控制对于提高工艺的处理效率和降低处理过程的能耗与物耗具有重要意义。本文以间歇性曝气序批式活性污泥处理工艺为基础，研究基于溶解氧的控制模型，建立一体化生物反应器的废水处理智能控制系统，提高了废水处理效率和效果，同时达到节能降耗的目的，实现了优化控制。本文研究的主要内容包括：（1）通过相关文献的阅读和对废水处理机理的了解，针对废水处理工艺的特点和过程控制的难点，分析废水处理控制系统的研究情况，归纳总结了控制系统的废水处理工艺特点和功能需求，提出了以一体化生物反应器为控制对象的智能控制系统。（2）控制系统以模块化设计的思路并融合了嵌入式技术，主要包括采集从站、控制从站和监控主站三部分。通过CAN总线连接起各个模块，并搭建成完整的控制系统，同时系统可灵活增减检测参数，结合不同的废水处理控制策略，实现废水处理的优化控制，提高系统的智能性和通用性。（3）在系统硬件设计中，采集从站和控制从站均采用基于ARM架构的STM32微处理器，满足系统采集和控制的要求，设计了水质参数检测电路、模数和数模转换电路、继电器控制电路和CAN通信电路等，实现了温度、pH、DO、ORP等参数的在线检测；泵、阀、电机的实时控制。系统的软件设计主要包括采集从站软件设计、控制从站软件设计和基于WinCE6.0的监控主站软件设计。（4）设计了基于溶解氧的自适应模糊控制器，通过Simulink仿真验证了模糊控制技术在废水处理优化控制中的可行性，对扰动和参数变化的适应性能力强，具有良好的控制品质，实现了控制系统的基本设计目标。最后对本文做的工作进行了归纳和总结，并对废水处理控制系统的研究和发展进行了展望。关键词：废水处理，间歇性曝气序批式SBR，溶解氧，模糊控制in浙江工业大学硕士学位论文DESIGNANDIMPLEMENTATIONOFINTELLINGENTCONTROLSYSTEMFORINTEGRATEDWASTEWATERTREATMENTBIOREACTORABSTRACTWastewatertreatmentprocessisatypicalnonlineardynamicbiochemicalreactionprocess,andhasthecharacteristicsofrandomness,largedelay,strongcoupling,etc.Theoptimalcontroloftheprocesscouldnotonlyimprovethetreatmentefficiencyandalsoreducethematerialandenergyconsumption.Therefore,itisofgreatsignificance.OnthebasisofIASBRtechnique,thispaperfocusontheresearchesaboutthecontrolmodelofdissolvedoxygen,establishmentoftheintelligentcontrolsystemforwastewatertreatmentintheintegratedbioreactor,improvementofefficiencyandeffectivenessofwastewatertreatment,savingenergyandreducingthecost.Themaincontentofthispaperinclude:(1)Throughreadingtherelevantliteratureandunderstandingtheprincipleonthewastewatertreatment,theresearchsituationaboutthecontrolsystemforwastewatertreatmenthasbeanalyzed,thetechnologicalcharacteristicsandfunctionalrequirementaboutthecontrolsystemhavebesummarized,andtheintelligentcontrolsystembasedontheintegratedbioreactorhasbeenproposed.(2)Theestablishmentofthecontrolsystemcombineswithblock-baseddesignandembeddedtechnology.Thesysteminvolvesthreeparts:theslavestationforcollection,theslavestationforcontrol,andthemasterstationformonitoring.EachblockisconnectedthroughCANbus,andtheintegralsystemisestablished.Thesystemcouldflexiblyincreaseanddecreasethemeasuredparameters.Associatedwithdifferentcontrolstrategy,theoptimizationofwastewatertreatmenthasbeenachieved,andtheintelligenceanduniversalityhasbeenimproved.(3)Inthedesignofthesystemhardware,boththeslavestationsforcollectionandcontroladoptSTM32microprocessorwhichisbasedonARMframework.Forthedemandsoftheiin浙江工业大学硕士学位论文collectionandcontrolofthesystem,thedetectioncircuit,ADconversioncircuit,DAconversioncircuit,relaycircuit,andCANcommunicationcircuithavebeendesign.Thus,parameterssuchasthetemperature,pH,DO,ORPcouldbeonlinemeasured,andthepumps,valves,andmotorscouldbecontrolledinrealtime.Thesystemsoftwaremainlyincludesthesoftwareoftheslavestationsforcollectionandcontrol,andthesoftwareofthemasterstationbasedonWinCE6.0.(4)Theadaptivefuzzycontrollerfordissolvedoxygenhasbeendesigned.ThefeasibilityofthefuzzycontroltechnologyfortheoptimizedcontrolofeffluenttreatmenthasbeenverifiedbySimulinksimulation.Thesystemhasthestrongadaptivecapabilitytoexternaldisturbanceandparametervariation,andexcellentcontrolquality.Therefore,thebasicgoalsofthedesignedcontrolsystemhavebeenachieved.Finally,thispapermadeasummaryofwokdone,andapredictionoftheapplicationofwastewatertreatmentcontrolsystemwerediscussed.KeyWords:wastewatertreatment,iasbr,dissolvedoxygen,fuzzycontroliiin浙江工业大学硕士学位论文目录摘要..........................................................................................................................................................i第1章绪论...................................................................................................................................-1-1.1研究背景与意义...............................................................................................................................-1-1.2国内外研究现状和发展趋势...........................................................................................................-2-1.2.1一体化反应器.........................................................................................................................................................-2-1.2.2废水处理自动控制................................................................................................................................................-3-1.2.3废水处理智能控制................................................................................................................................................-4-1.2.4发展趋势.................................................................................................................................................................-5-1.3论文主要工作及结构安排...............................................................................................................-6-第2章控制系统总体设计..........................................................................................................-8-2.1废水处理工艺介绍...........................................................................................................................-8-2.1.1生物脱氮除磷原理................................................................................................................................................-8-2.1.2活性污泥法工艺介绍..........................................................................................................................................-10-2.1.3活性污泥法工艺特点..........................................................................................................................................-10-2.1.4改良的活性污泥法工艺......................................................................................................................................-11-2.2控制系统的需求分析.....................................................................................................................-12-2.3控制系统的设计方案.....................................................................................................................-12-2.4系统各部分功能设计.....................................................................................................................-13-2.4.1采集从站功能设计..............................................................................................................................................-13-2.4.2控制从站功能设计..............................................................................................................................................-14-2.4.3监控主站功能设计..............................................................................................................................................-14-2.4.4远程控制功能设计..............................................................................................................................................-15-2.4.5系统通信方式设计..............................................................................................................................................-15-2.5本章小结.........................................................................................................................................-16-第3章控制系统硬件设计........................................................................................................-17-3.1系统主要器件选型.........................................................................................................................-18-3.1.1微处理器的选型..................................................................................................................................................-18-3.1.2温度传感器的选型..............................................................................................................................................-19-3.1.3液位传感器的选型..............................................................................................................................................-19-3.1.4pH传感器的选型................................................................................................................................................-20-3.1.5溶解氧传感器的选型..........................................................................................................................................-21-3.1.6氧化还原电位传感器的选型.............................................................................................................................-21-3.2采集从站硬件电路设计.................................................................................................................-22-3.2.1微处理器最小系统电路......................................................................................................................................-22-3.2.2供电电路...............................................................................................................................................................-23-3.2.3CAN通信电路.....................................................................................................................................................-25-3.2.4模拟通道选择电路..............................................................................................................................................-26-n浙江工业大学硕士学位论文3.2.5模数转换电路.......................................................................................................................................................-27-3.2.6各传感器信号检测电路......................................................................................................................................-28-3.3控制从站硬件电路设计.................................................................................................................-30-3.3.1数模转换电路.......................................................................................................................................................-30-3.3.2光耦隔离控制电路..............................................................................................................................................-31-3.3.3继电器控制电路..................................................................................................................................................-31-3.4系统硬件电路总图.........................................................................................................................-32-3.5本章小结.........................................................................................................................................-33-第4章控制系统软件设计........................................................................................................-34-4.1软件开发平台介绍.........................................................................................................................-34-4.1.1下位机软件开发平台..........................................................................................................................................-34-4.1.2上位机软件开发平台..........................................................................................................................................-35-4.2系统通信协议设计.........................................................................................................................-36-4.2.1采集从站与监控主站通信设计.........................................................................................................................-37-4.2.2控制从站与监控主站通信设计.........................................................................................................................-38-4.3下位机软件设计.............................................................................................................................-40-4.3.1系统初始化配置..................................................................................................................................................-42-4.3.2主函数程序设计..................................................................................................................................................-43-4.3.3通道选择程序设计..............................................................................................................................................-43-4.3.4Modbus-RTU命令解析函数设计......................................................................................................................-43-4.3.5CAN中断服务函数设计....................................................................................................................................-45-4.4上位机软件设计.............................................................................................................................-45-4.4.1上位机软件功能设计..........................................................................................................................................-45-4.4.2数据库设计...........................................................................................................................................................-48-4.4.3数据库管理...........................................................................................................................................................-48-4.5本章小结.........................................................................................................................................-49-第5章控制系统算法设计........................................................................................................-50-5.1模糊控制器的理论分析.................................................................................................................-50-5.1.1模糊控制器的基本结构......................................................................................................................................-51-5.1.2模糊控制器的设计流程......................................................................................................................................-51-5.1.3一般模糊控制器的设计......................................................................................................................................-51-5.2控制系统控制对象分析.................................................................................................................-53-5.3自适应模糊控制器的设计.............................................................................................................-54-5.3.1自适应模糊控制的优点......................................................................................................................................-54-5.3.2几种自适应模糊控制方法..................................................................................................................................-54-5.3.3基于溶解氧自适应模糊控制器的设计.............................................................................................................-55-5.4系统的仿真与分析.........................................................................................................................-60-5.4.1系统Simulink仿真模型的搭建.........................................................................................................................-60-5.4.2冲击负荷下系统性能分析..................................................................................................................................-61-5.4.3不同强度冲击负荷下系统性能分析.................................................................................................................-61-5.4.4外部干扰时系统性能分析..................................................................................................................................-62-5.5本章小结.........................................................................................................................................-63-第6章控制系统的测试............................................................................................................-64-6.1系统调试.........................................................................................................................................-64-6.1.1硬件调试...............................................................................................................................................................-64-6.1.2软件调试...............................................................................................................................................................-65-n浙江工业大学硕士学位论文6.2系统测试.........................................................................................................................................-67-6.3本章小结.........................................................................................................................................-69-第7章结论与展望....................................................................................................................-70-7.1结论.................................................................................................................................................-70-7.2展望.................................................................................................................................................-71-参考文献.........................................................................................................................................-72-致谢..................................................................................................................................................-75-攻读学位期间参加的科研项目和成果.......................................................................................-76-n浙江工业大学硕士学位论文第1章绪论1.1研究背景与意义随着国民经济的发展和国家工业化进程的逐步深化，来自城市的生活污水和来自工业生产过程这的废水日益增多，对我国水环境安全造成很大威胁[1]。因此我国建设了大量生活污水和工业废水处理设施。同时，在倡导绿色低碳、节能减排的形势下，人们对废水处理过程中处理的效率和效果有了更高的期待。由于污水处理是一个高耗能的复杂过程，优化控制并实现处理装置高效低耗运行一直是水处理行业的难题[2]。废水处理是一项涉及多学科交叉的综合性处理技术，与之相关的物理、化学、生物原理十分复杂，对于研究人员的要求十分严格，实现过程也具有较高的难度[3]。废水处理自动控制的难点来源于废水处理过程控制中过程参数的时变性、随机性和未知性，反应机理的复杂性。同时，废水处理过程受进水流量、水体质量、有机污染物浓度、天气条件等因素的影响，生化反应条件变化大，具有不确定性、不稳定性和大滞后性，检测参数和控制参数较多，而且它们之间的耦合性强，控制系统容易受到自身处理环节和外部环境扰动的影响，因此控制系统的性能不能保证，控制难度极大[4]。另外，传统的废水处理自动控制系统对数学模型要求较高，而在废水实际处理过程中存在着严重的非线性、时滞的未知性和随机性等特点，决定了其难以建立精确的数学模型，即使建立复杂的数学模型，由于测量数据不全或参数不准、动力学参数模型未知等因素的影响，也无法直接采用自动控制。此外，一些主要的水质参数，如COD、BOD、SS等，都还不能在线实时测量。并且检测仪器和仪表在使用过程中水质数据检测存在滞后、误差大和功能不完善的特点，当控制系统出现异常状态时，不能做出正确的应急手段，导致控制目的难以实现。另外，废水处理自动控制系统对开关量操作较多，涉及到大量的泵、阀门、曝气装置、搅拌器等，处理过程中对这些设备操作频繁，因此它们的质量也是实现自动控制和优化控制的关键。我国在废水处理的研究和实际应用工作中，尚处于模仿学习阶段，主要表现没有成熟的管理经验和处理意识，且大部分废水处理企业仍使用常规的控制手段，一般是根据经验调节处理过程中的工艺参数和运行参数，自动化水平低，鲁棒性较弱，出错率较高，不能实现参数自动调整，故难以保证废水处理的处理效率和出水水质。另外，在废水处理领域的资金投入不足，这些方面都严重制约着废水处理技术的发展，不能使水环境污染情况得-1-n浙江工业大学硕士学位论文到有效的控制，与国外对废水处理的优化控制和广泛应用相距甚远。综上所述，研究简单实用、高效低耗、自适应能力强的废水处理智能控制系统是解决当前废水处理问题的关键，本文分析了废水处理过程优化控制策略，提出了以一体化生物反应器和间歇性曝气序批式活性污泥法工艺为基础的废水处理智能控制系统，并在废水处理的过程控制上做了优化和调整，实现了一体化废水处理控制系统的稳定运行，为废水处理的高效低功耗运作提供了一些经验。1.2国内外研究现状和发展趋势1.2.1一体化反应器国外很早就提出了一体化废水处理的概念[5]，在废水处理设备一体化的研究进程中也有不少成果。由于一体化反应器设备在设计上具有结构紧凑、装置标准化、装配方便的特点，越来越多的不同种废水处理工艺也将被集成在这些一体化反应器设备中。德国普罗敏特公司成功的开发了一套小型的，以膜过滤为主要工艺的污水处理设备，包含有微滤、超滤和反渗透，主要去除水体中的不溶性和颗粒性物质[6]。美国PRISTINE公司研发了高效、轻便、处理过程简易可靠的PristineAquarius污水处理控制系统[7]。荷兰大学在内循环式水解生化塔上应用了先进的计算机控制手段，取得了不错的效果。美国爱穆科工艺公司在1996年成功开发出了一种多元组合式的智能型一体化生活污水处理设备。国外利用先进的废水水处理经验和仪器设备开发经验，对废水处理设备进行了标准化设计，进而有了一系列、成套的、高度集成的一体化废水处理设备。结合废水处理工艺的不断发展和科学仪器的不断更新，与之相匹配的在线设备与设施也将应用在其中。我国在一体化废水处理方面也有多年的研究历史，由于一体化反应器具有占地面积小、投资少、管理方便的特点，在各类废水处理设备中有广阔的发展前景。张亚雷等人[8]开发的AmOn一体化污水反应器，使用了新型的曝气装置，增大了容积负荷，已成功应用在多个废水处理工程中。蒋展鹏等人[9]以厌氧好氧工艺为基础，设计了一体化A/O生物膜反应器应用于生活污水的处理，对COD的去除率接近90%，且运行稳定、管理方便。王琳[10]对污水一体化生物反应器的发展作了综述，介绍了不同的一体化反应器的特点，并指出一体化反应器要根据污水的特征进行设计和改良。苏国先[11]开发的一体式生物转筒反应器（IBDR）应用于城市餐饮业污水处理，处理效率较传统的生物转盘提升了20%以上。王艳青[12]分析了移动式一体化污水处理设备的优点，阐明了一体化污水处理的重要性，应加大对一体化设备的重视、研究和开发。-2-n浙江工业大学硕士学位论文1.2.2废水处理自动控制上世纪七十年代中期，美国就开始了对废水处理自动控制进行了相关的研究，目前在主要的废水处理企业中基本全面实现了废水处理工艺流程中主要水质参数的自动检测与自动控制。到八十年代以后，在美国召开了两次关于污水处理的国际学术会议，主要讨论污水处理中仪器和设备的自动化问题。会议上发表了有关水处理的论文数百篇，充分体现了目前在这方面研究的火热程度与实用价值[13]。在经济发达的国家，例如欧美、日韩等国家，不但对于新理论新工艺的研究比较深入，更注重污水处理自动控制的工程应用。持续的深入研究，开发出了更为高效与智能的自动化控制仪表、新型的集约型废水处理设备。意大利在这方面也有较为深入的研究，大量的在线水质监测控制设备应运而生。美国弥敦罗公司也开发出了在线水质检测仪等一系列产品。由于这些废水处理设备的自动化程度很高，智能化程度也很好，能够稳定的运行，所以在实际使用中具有很高的应用价值。我国相对于国外来说废水处理自动化程度比较低。主要体现在废水处理设备的应用性和实用性上都较差，成套的废水自动处理设备基本没有。上世纪九十年代以后，我国部分主要的污水处理企业才逐步安装并使用污水处理自动控制系统。目前，我国的污水处理企业，还面临着能耗高、资金短缺、处理技术落后、管理水平低等若干问题。此外，由于缺少智能控制方式和优秀的控制策略，导致许多处理设备的出水水质很难达到国家标准，还会导致大量的重复性工作，进一步提高了处理成本，同时带来不可预测的后果。总体来看，污水处理控制水平，大致可以分为三个层次：（1）纯手动操作：根据分散在各个工艺设备反应器中的监测仪表对污水处理过程参数，如温度、流量、液位、PH、DO、ORP、污泥浓度（MLSS）等参数指标进行离线或在线采集，并收集归纳整理。操作人员根据水质数据、操作经验和处理要求，现场手动操作来实现污水的处理。这种处理方式完全取决于工人的负责程度，工艺参数无法保证，处理的质量也无法保证，操作过程中容易发生错误，导致处理设备无法工作在最佳的状态。由于这控制方式易实现，但技术落后，所以应用场合较少。（2）半自动控制：半自动控制是手动控制的延展，采用半自动控制的处理系统通过数据检测设备检测水质参数并送入控制室，然后在控制室中通过人机接口软件，显示所采集到的数据和控制装置的运行状态，方便操作人员监督系统的运行流程和运行状态。操作人员在控制室中只能控制某些设备的启停，因此不能涵盖整个工控流程，还需要现场工作人员进行手动调整。由于这种控制方式需要人工干预，如果出现延迟或误操作就会直接导-3-n浙江工业大学硕士学位论文致处理水质质量的不稳定。所以，这种控制方式一般出现在中小型废水处理企业中。（3）全自动控制：是一种较为先进的控制方式。它利用ICA技术[14]、计算机技术、智能控制技术、现代网络通信技术，实现了污水处理全过程无人化的运作。控制系统自动完成水质参数的检测，传输与存储，并利用优秀的控制算法分析水质特点，控制相应的执行器。这种控制手段将技术人员从繁杂的废水过程控制流程中解放出来，因此受到了广泛的关注。1.2.3废水处理智能控制由于传统的废水处理过程变量多、非线性强，并伴随着时变性和随机性，因此建立精确的数学模型较为困难。废水处理过程控制需满足多种出水水质的指标要求，同时实现多目标控制，并在外部干扰因素的影响下，保证处理过程稳定和功耗最低，因此，在废水处理过程控制中引入智能控制是很有必要的[15-16]。在国外的废水处理智能控制领域，Tong等人[17]在污水处理中首次引入了模糊控制，将多种出水指标作为输入变量输入到模糊控制系统，模糊化以后再与事先整理的规则集进行匹配，确定不同的控制手段并产生控制效果。通过在污水厂数学模型的模拟控制中，证明了该方法能大大改善出水水质。Tay[18]在污水处理中的氧化阶段，提出以神经模糊模型为基础，并建立一个快速预测与响应的系统，在运行过程中，可以对不同的控制系统进行干扰预测。Meyer[19]根据进水和出水水质应用了基于模糊逻辑的控制策略，在解决出水水质的同时也降低了系统功耗。Barnett[20]在对污泥厌氧消化的故障诊断中引入了基于规则的专家控制，分别控制反应器中的9个状态参数，对控制过程进行计算机模拟。Wan[21]在对控制参数优化和出水水质预测的研究中，引入了遗传算法（GA）和人工神经网络（ANN），使控制系统模型具有自学习能力，对水质预报的准确率较高。Cinar[22]在分析活性污泥的过程中，采用自组织神经网络，确定了诊断变量对出水水质的影响。国内学者们在这方面的理论研究和实际应用中也取得了不少的突破。王静[23]在污水处理中提出的基于智能融合的污水处理参数控制策略，分析了处理过程中的关键参数和过程特性，验证了融合控制策略的可行性。朱晓峰等[24]采用了一种智能PID控制方法应用于废水处理，它是基于粒子群优化算法，并以STM32微处理器为控制核心，在处理废水过程中，控制系统响应速度较快，动态性能良好。杨平[25]融合了专家控制和模糊控制的优点运用的CAST污水处理工艺上，并以溶解氧为控制模型，仿真结果表明这种控制方法应对在惯性、大时滞的废水处理控制中，鲁棒性能优良。周小波[26]对污水处理智能控-4-n浙江工业大学硕士学位论文制的研究发展作了综述，介绍了废水处理过程中涉及到的各种智能控制算法，如模糊控制、模糊神经控制、神经网络控制、专家控制等。在基于溶解氧溶度的智能控制上，欧林林[27]利用活性污泥法建立了溶解氧模糊控制系统，分析了溶解氧在活性污泥系统中的重要性和必要性。杨志，梅小艳等人[28-29]以DO为控制目标，设计的仿人智能控制策略应用的污水处理上，避免了DO参数出现波动，出水水质稳定，仿真验证了HSIC大大优于PID控制，控制方法可行且有效。另外在废水处理工艺方面：梁继东[30]在基于人工湿地处理系统的基础上，对该工艺进行了相关研究，并在处理生活废水、工业废水和农业废水上取得了不错的效果，且绿色环保，社会效益高。曾薇[31]等在SBR处理工艺中以溶解氧作为被控参数应用的啤酒废水中，通过观测，在不同反应阶段溶解氧浓度的变化能间接的反映出进水水质COD，为废水有机污染物的去除提供了便利。商敏儿[32]在污水处理自动控制中采用活性污泥法工艺，比较了传统控制策略和智能控制策略的，指出了利用ASM1和ASM2模型在活性污泥法处理中存在的缺点，并分析了改进方法。宋铁红[33]分析了在寒冷地区低温对污水处理过程的影响，通过加大对自控系统中有机污染物的检测力度，提前对运行参数进行调控，解决了温度对出水指标的影响。1.2.4发展趋势从前面的描述可以很清楚的看出，目前水污染问题日益严重，废水处理过程检测变量多，参数多变，有些参数还难以在线测量，且废水处理的自动化程度仍然很低，智能控制的研究也不够深入。所以，应加大对计算机控制技术、生物技术和智能控制技术方面的研究，利用先进的技术和手段，使废水处理控制更加简约化、合理化和智能化。（1）在废水处理的智能控制发展方面，多数研究成果仍然处于实验室阶段，未能真正的应用到实际的废水处理过程中，所以将研究成果转化为工程应用，将是今后几年的一个重要的发展趋势。另外，多种智能控制技术相结合的方式，提高控制系统对数据的处理能力和过程控制能力，结合各自的长处来实现优化控制，是另外一个重要的发展趋势。（2）在大型污水处理设备发展占主导地位的今天，小型一体化设备作为废水处理的辅助手段，具有高效率、管理方便、成本低廉的特点，适合我国的基本国情。在废水一体化处理工程中，技术人员可以结合不同类型的处理工艺，适当的进行组合，经过不断的探索与尝试，达到更好的出水水质；同时可以对多种不同类型的反应器进行组合与匹配，通过在结构上的合理设计、控制过程控制参数与工艺的不断优化，使之达到高效率的脱氮除磷。所以废水处理控制设备的小型化、一体化也是废水处理过程控制的发展趋势之一。-5-n浙江工业大学硕士学位论文总之，在废水处理过程控制系统设计和发展上都应向着控制品质更优秀，控制手段更丰富，智能化、自动化程度更高的方向发展。1.3论文主要工作及结构安排本研究内容针对废水生化处理过程中非线性、时变性、随机性和大滞后性的特点，提出了基于传统废水处理工艺活性污泥法的改良型工艺--间歇性曝气序批式活性污泥法，实现废水脱氮除磷和降低COD。控制系统以一体化生物反应器为研究对象，以水体中溶解氧溶度为主要被控参数，设计了相应的智能控制系统，研究典型工况下废水处理控制策略以及系统运行过程中相关参数自整定技术，为废水处理智能化控制系统的高效低功耗运行提供软硬件支持。系统可以监测一体化反应器中水体温度、pH值、ORP、DO、流量和液位等水质参数，采用模糊控制实现了曝气方式的灵活性，严格控制溶解氧浓度在合适的范围内，满足废水生化处理过程对溶解氧的需求，避免出现过度曝气的情况，降低废水处理功耗和过程的繁复性，提高了废水的处理效率。控制系统是基于STM32F107和基于WinCE6.0工控平板的硬件结构，通过CAN总线通信网络完成了数据的传输，应用层协议采用工业级标准的Modbus-RTU的通信协议。在工控平板上开发了本地在线数据监控软件，采用轻型嵌入式数据库SQLite完成了数据的存储。同时根据CAN总线的特点，控制系统可集成外部在线水质检测设备，方便系统扩展。具体章节安排如下：（1）第一章主要介绍了废水处理过程控制的研究背景及意义。通过阅读文献分析国内外研究现状和发展趋势，指出废水处理领域的发展方向和发展趋势，最后整体介绍了本文中废水处理控制系统整体概况和主要研究内容。（2）第二章根据微生物废水处理工艺的介绍和控制系统的需求分析，提出了一体化废水处理控制系统的总体设计方案，结合间歇性曝气序批式活性污泥法工艺阐述了控制系统整体设计思路，以及系统各部分的主要功能设计等。（3）第三章主要介绍了控制系统的硬件设计，分别从系统主要器件选型、采集从站硬件电路设计、控制从站硬件电路设计等三部分进行了阐述，并分析了电路的具体作用。（4）第四章主要介绍了控制系统的软件设计，分别从上、下位机软件开发平台、系统通信协议设计、采集从站软件设计、控制从站软件设计、监控主站软件设计等方面进行了阐述，并给出了软件的设计框图和流程图。（5）第五章主要对控制系统的算法设计和仿真部分进行了说明。首先，分析了模糊-6-n浙江工业大学硕士学位论文控制的理论基础，对本文所设计的控制器的被控变量进行了特性分析，然后详细设计了基于溶解氧控制策略的模糊控制器，最后使用MATLAB软件对所设计的控制器进行建模仿真，验证了设计的控制系统具有良好的控制品质和稳定性。（6）第六章主要对系统进行了相关的调试和测试，保证了控制系统运行正常。（7）第七章主要对本研究课题进行了总结与归纳，表明系统方案的可行性，然后对控制系统后续优化与改善，进行了相关的展望。-7-n浙江工业大学硕士学位论文第2章控制系统总体设计2.1废水处理工艺介绍微生物废水处理方法是利用微生物在生物反应器中生长、繁殖等代谢活动，来进行废水有机物的去除，是目前废水净化处理的有效方法之一，在工业有机废水和城市生活废水等领域有着广泛的应用。微生物生长过程中会经过一系列酶促反应，充分分解和利用废水中的有机物，如糖类、蛋白质、脂肪、淀粉和其它有机化合物，合成微生物自身的必不可少的组成结构和功能物质，为微生物的生长提供能量，同时对废水进行了脱氮除磷。微生物新陈代谢类型主要包括需氧型和厌氧型，因此处理方法也分为好氧生物处理方法和厌氧生物处理方法。①好氧生物处理方法是利用好氧和兼性厌氧微生物的新陈代谢的作用来处理废水的，可以降解废水中绝大部分有机物，它的前提是水中含有足量的溶解氧。②厌氧生物处理是利用厌氧和兼性厌氧微生物的新陈代谢作用来降解水中的有机污染物，它的前提是水体与氧气隔绝。由此可以看出，这两种处理方式在降解有机物的过程中都与水体中溶解氧浓度有关，且在反应过程中对溶解氧的需求是实时变化的。因此，研究溶解氧浓度在微生物废水处理的过程控制中是十分必要的。2.1.1生物脱氮除磷原理在大自然中，氮和磷主要以氨氮和磷酸盐等化合物的形式存在于废水中。生物脱氮除磷就是利用微生物处理废水，再结合物理化学方法，可以有效减少水体中的总氮(TN)、总磷(TP)以及COD的含量，因此维持水体中微生物的数量和质量满足脱氮除磷的工艺要求是废水处理的关键。（1）废水生物脱氮是以有机氮转化为氨氮为基础，利用硝化反应完成氨氮向亚硝态氮和硝态氮的转化，再利用反硝化反应实现硝态氮向为氮气的转化，从而达到脱氮的目的。（a）硝化作用。硝化反应是在好氧的条件下，由好氧微生物完成的反应过程，主要作用是在有氧的条件下，将氨氮转化为硝酸盐氮。它包括两个步骤：①亚硝化反应是在亚硝酸菌参与的条件下，完成氨氮向亚硝酸盐的转化过程；②硝化反应是在硝酸菌参与的条件下，完成亚硝酸盐向硝酸盐转化的过程。-8-n浙江工业大学硕士学位论文_NH1.5ONO2HHO4222（2-1）__NO0.5ONO223（2-2）（b）反硝化作用。反硝化作用是在缺氧的状态下，由异养型微生物完成的反应过程，主要作用是通过反硝化反应将水体中的亚硝酸盐和硝酸盐还原成气态氮。反硝化过程中也包含有同化作用和异化作用，它是由反硝化细菌来完成的，主要是还原水体中硝基化合物。2NO6HN2HO2OH222（2-3）2NO10HN4HO2OH322（2-4）由此可知，生物脱氮是一个矛盾的过程，它既要满足硝化反应所需要的好氧环境，又要满足反硝化反应所需要的厌氧环境，因此保持水中溶解氧浓度在合适范围内是生物脱氮的关键。（2）废水生物除磷的基本原理是将水体中的溶解性磷转化为活性污泥中的颗粒性磷的过程。生物除磷由厌氧释磷过程和好氧吸磷过程组成，并由聚磷菌微生物，在交替厌氧和好氧的状态下完成。①在缺氧条件下，兼性细菌通过发酵作用将废水中溶解性有机物转化为醇类和挥发性脂肪酸，完成释磷过程。②在好氧条件下，除磷菌通过氧化分解废水中溶解性有机质合成自身细胞生长所需要的物质和能量来吸收废水中的磷，完成聚磷过程。综上所述，废水处理过程中，氮磷等有机物的去除过程和反应机理比较复杂，其中涉及到硝化、反硝化、生物吸磷、释磷，同化作用和异化作用等过程。并且由于反应条件不同、基质类型不同和微生物组成的不同等，都会影响废水脱氮除磷的处理效果。因此，影响生物反应器中废水脱氮除磷的因素是多方面的，其主要影响因素[34]如表2-1所示。表2-1生物脱氮除磷的主要影响因素主要因素生物脱氮过程生物除磷过程硝化反应：DO一般为释磷过程：DO小于2.0mg/L左右；0.2mg/L；溶解氧反硝化反应：DO一般为吸磷过程：DO一般为0.5mg/L左右2.0mg/L左右温度适宜温度20~30℃适宜温度15~30℃pH值适宜pH值范围：6~9适宜pH值范围：6~9ORP变化范围:-250~600mV变化范围:-250~600mV泥龄SRT大于10dSRT一般为3.5~7.0d-9-n浙江工业大学硕士学位论文2.1.2活性污泥法工艺介绍活性污泥法是利用利用悬浮生长的微生物絮体处理有机废水的方法，是目前国内外使用较为广泛的废水处理方法[35]。活性污泥是一种由人工进行培养的，能够吸附和分解废水中有机物的生物絮状物。通过将这种絮状污泥在水中悬浮与污水中有机物充分接触，达到最大的反应接触面，提高了反应处理的效率和效果。它具有处理效果稳定、技术成熟，并且有多种不同的改进工艺。图2-1所示，传统的活性污泥法工艺流程。图2-1传统活性污泥法的工艺流程SBR工艺处理流程：首先，废水进入初次沉淀池，并进行相应预处理，主要作用是去除污水中物理体积较大的原生悬浮物、漂浮物等。其次，经初次沉淀池处理一段时间后进入曝气池，曝气池的作用主要有两个：①向废水中输入一定量的氧气；②利用曝气和搅动水体，使氧气与废水充分接触。然后，在二次沉淀池中将产生的杂质和污泥分离出去。最后，静置和出水。2.1.3活性污泥法工艺特点活性污泥法工艺的特点主要有[36]：①工艺简单可靠，且具有良好的脱氮除磷效果，出水水质好。②生化反应推力大、效率高。在废水处理过程中，底物浓度和微生物浓度是连续变化的，反应器内的混合液处于完全混合的非稳定状态，且持续的出现在各个阶段，包括反应起始阶段，准备阶段和终止阶段。③结构简单、成本低、占地面积小。从理论上来说，SBR只需要以曝气池为主体反应器即可，省去了初沉池、二沉池和调节池等设备，所以能够有效的降低成本。精简处理设备结构，节省占地面积。④配置灵活。为了实现不同的控制方法和流程，可以对SBR工艺进行灵活配置。例如，对时间的不同控制，实现曝气过程中曝气量的增大与减小，持续时间的长与短，活性污泥及其它微生物的投入时间等，经过调整和优化，可以在反应过程中迅速去除有机污染物。-10-n浙江工业大学硕士学位论文2.1.4改良的活性污泥法工艺间歇性曝气序批式活性污泥法（IntermittentlyAeratedSequencingBatchReactor，IASBR）是基于传统SBR工艺的改良工艺，处理过程中反应器按该工艺时序控制并以间歇性曝气的方式运行，将一个大周期内的缺氧和好氧阶段分割成细化的若干个缺氧和好氧阶段，且好氧和厌氧周期不固定，厌氧好氧时间能根据水质参数实时调整。在缺氧和好氧过程中，通过严格控制曝气量实现同步硝化与反硝化反应或短程硝化与反硝化反应，改变了活性污泥的生长环境，使活性污泥活性维持在最佳状态，确保反应彻底，达到脱氮除磷，降低COD的目的。该工艺在生化反应和沉淀类型方面都有相应的改进，利用非稳态的生化反应来代替稳态的生化反应，并且利用静置理想沉淀替代传统的动态沉淀。图2-2为同一周期内SBR与IASBR工艺厌氧/好氧时间示意图。图2-2一个周期内厌氧/好氧示意图IASBR的工艺流程主要分为进水、处理和出水。将废水进入反应器开始到反应结束出水的过程看作是一个处理周期。（1）进水阶段是往反应器内注入废水的过程，一般在此之前，一体化反应器处于上一个周期的出水阶段或者刚启动的静置状态。（2）处理阶段是IASBR中最主要的步骤，当进水工序完成后，反应器中根据测得的溶解氧，控制曝气装置和搅拌装置，使微生物和废水充分混合与反应，实现有机物的降解，该过程主要是脱氮除磷。在沉淀之前，需要再进行少量的曝气操作，已确保反应充分。（3）出水阶段主要作用是将活性污泥与刚刚处理完的水分离。首先停止曝气和搅拌，使混合液静置一段时间，然后将沉淀之后的水排放出去。此时在一体化反应器底部的活性污泥可以留作下次反应使用，如果过剩，可以排出一部分。而反应器中剩余的水，可以在下次反应中作为稀释液。由此可知，改进的工艺与一体化反应器紧凑的结构布局相结合，节省了硬件成本和占地面积，管理方面同时运行效率高，相对于传统的活性污泥法具有明显的优势。-11-n浙江工业大学硕士学位论文2.2控制系统的需求分析衡量水质指标的两个重要因素分别为化学需氧量（COD）和生化需氧量（BOD）。①化学需氧量是指酸性条件下，将有机物氧化成二氧化碳和水所消耗的氧量，单位为mg/L。②生化需氧量是指微生物降解有机物所需要的氧量，单位为mg/L。研究表明，COD值和BOD值越高，则代表水中的有机污染物越多。废水处理最理想的控制手段是直接降低废水中有机污染指标COD和BOD的含量，但是受限于检测方法和测量仪器的制约，目前尚未实现在线检测。溶解氧作为微生物反应过程中重要指示参数，能间接的反映出水水质是否达标且能满足在线测量。当反应器中废水溶解氧浓度过低时，致使污泥活性下降，抑制了微生物对有机物的降解，且易导致污泥膨胀；溶解氧浓度过高，在一定范围内会加大水中有机物的消耗，影响了微生物的生长和繁殖，长时间过高，还会降低活性污泥的吸附能力和处理效果，并且长时间曝气也增大了系统能耗，导致悬浮物沉降困难。因此选择基于溶解氧的控制策略控制反应器中曝气量，即以溶解氧作为主要被控变量，使其维持在合适的范围之内，能满足一体化废水处理工艺和工程实际的需求，具有可行性。废水处理控制系统的目标是实现废水的脱氮除磷和降低COD，同时不断调整系统参数，进行优化控制，减小运行过程中的功耗和能耗。控制系统主要的检测参数：（1）入水流量：是系统运行控制的基础,其大小决定了有机废水在反应器中的平均滞留时间，影响着微生物的新陈代谢活动和废水生化反应的进行程度。（2）温度：微生物的活性与温度是密切相关的，处理过程中酶促反应中温度一般保持在20~30℃左右。（3）水体pH：pH值的大小会影响反应器中好氧菌的繁殖和水中氧化分解反应的速度，一般pH保持在7.5~9.0的范围内。（4）溶解氧浓度：微生物生长的需要和活性污泥降解有机物的基础，一般维持在2mg/L左右。（5）氧化还原电位：是系统反应过程中衡量水体氧化还原状态的重要指标，能间接反映出微生物对有机物的降解情况。2.3控制系统的设计方案根据间歇性曝气序批式活性污泥法的处理工艺，结合控制系统的功能需求，设计了系统的总体结构，主要由一体化反应器、采集从站、控制从站、监控主站、集成从站、远程-12-n浙江工业大学硕士学位论文PC等组成。系统采用集中管理、分散控制、模块化的设计思路，结构清晰、功能明确。系统各个模块均挂载在CAN通信总线上，配合Modbus-RTU协议实现数据有效、稳定的传输，这样就构成了完整的一体化废水处理控制系统。如图2-3所示控制系统总体结构框图，如图2-4所示一体化废水处理工况示意图。图2-3控制系统总体结构框图图2-4一体化废水处理工况示意图2.4系统各部分功能设计2.4.1采集从站功能设计采集从站完成废水水质参数的检测，包括水体温度、pH值、溶解氧溶度、氧化还原电位、流量、液位和其它水质参数。采集从站通过完成信号检测与AD转换，并在-13-n浙江工业大学硕士学位论文STM32F107中进行数据滤波处理，然后写入相应的数据寄存器中，通过CAN通信总线，实现与监控主站之间的数据实时交互。采集从站结构框图如图2-5所示。图2-5采集从站结构框图2.4.2控制从站功能设计控制从站是整个系统对过程参数实现控制的核心单元，它的主要功能是响应监控主站发出的控制命令，以便相应的执行器能按要求运行。控制从站的微控制器接收到监控主站发送执行器启停命令和执行器状态查询命令。其中执行器启停包括进水泵、出水泵、搅拌电机、曝气电机、加药蠕动泵的控制等，实现反应器的进水、出水、加酸、加碱、搅拌和曝气等操作。执行器状态为泵、阀、电机的运行状态。控制从站结构框图如图2-6所示。图2-6控制从站结构框图2.4.3监控主站功能设计监控主站主要功能是提供废水处理工艺流程相关的操作步骤界面，如新建批次、仪器集成、系统参数设置、系统流程控制、执行器状态查询、历史数据查询与实时数据显示、-14-n浙江工业大学硕士学位论文数据曲线描绘等，方便对整个工艺流程进行监测和控制。根据一体化控制系统的设计需求，监控主站采用基于ARM9S3C2416的CPU的工业平板电脑，主频1000MHz，操作系统为WinCE6.0。该工控平板有两路带隔离的CAN总线接口，支持Activesync和PC机同步通信和联调应用程序等。该款平板前面板采用铝镁合金压铸成型，结实且重量轻，体积较小，安装维护方便。微嵌10.4寸工业平板[37]具体参数如表2-2所示。表2-2微嵌工控平板具体参数操作系统WindowsCE6.0屏幕尺寸10.4''LCD分辨率800*600通信接口RS-233、RS-485、CAN、USB、以太网CPU三星S3C2416触摸屏面板4线电阻方式工作环境温度-10℃~60℃供电电源直流稳压11V~25V功耗6W外形尺寸287.3*218.5*53（mm）2.4.4远程控制功能设计考虑到多组一体化废水处理控制系统处理废水时，可能分布在不同地域或者同一地域的不同地方，造成管理上的困难。系统在功能设计上设置了远程控制功能，该功能可以使操作人员通过互联网访问现场监控主站数据库中存储的数据，然后进行数据分析。同时可以通过远程的监控废水处理进程，在必要的时候，可以远程发送操作指令，进行相应的控制，以便得到更好处理效果。2.4.5系统通信方式设计一体化废水处理过程控制中，需要获取大批量水质参数数据，同时实时控制溶解氧浓度，所以控制系统涉及到大量指令的上行和下传，因此，系统运行过程中要保证通信速率快、实时性高且容错能力强，同时适合中远距离的数据传输。系统在通信方式上选择了能有效支持分布式控制和实时控制的串行通信网络--CAN总线[38]。CAN总线工作于多主方式，网络中的各节点都可以同时向总线发送和请求数据，采-15-n浙江工业大学硕士学位论文用逐位仲裁的竞争方式，且CAN协议对通信数据进行编码，废除传统的站地址编码，这样不同的节点可同时接收到数据，提高了数据传输实时性。而采用主从式结构的RS-485通信网络，通信过程中只能采用主站轮训的方式，系统实时性和可靠性都较差。同时CAN总线数据通过差分信号进行传输。在CANH上的电平信号状态只能是悬浮状态或者高电平，在CANL上的电平信号状态只能是悬浮状态或者低电平。这样就不会出现当多节点同时向总线发送数据时，导致整个控制系统故障。CAN与RS-485的比较如表2-3所示。表2-3CAN与RS-485的比较特征CAN-BUSRS-485系统成本较低高总线利用率高低网络特性多主网络单主网络数据传输速率高低通信失败率极低高通信距离小于1.5km可达10km网络调试非常容易困难2.5本章小结本章首先介绍了废水处理控制系统的需求分析和生物脱氮除磷的基本工艺，提出了以活性污泥法为基础的改良型工艺--间歇性曝气序批式活性污泥法。然后，结合废水处理系统的控制特点、整体结构和设计思路，确定了以一体化生物反应器为控制对象的废水处理控制系统。最后，分别介绍了控制系统中采集从站、控制从站、监控主站的主要功能和系统的通信方式。-16-n浙江工业大学硕士学位论文第3章控制系统硬件设计根据第二章提出的控制系统设计方案，处理工艺以及相应的水质参数和被控参数，结合一体化废水处理生物反应器的结构和特点，构成了控制系统的整体硬件框架。然后分别对系统硬件电路进行了设计，并结合电路描述了各自的工作原理。如图3-1所示，为控制系统硬件整体框图。图3-1控制系统硬件整体框图根据系统硬件设计框图，主要介绍了系统的硬件实现部分，包括主要器件选型、采集从站硬件电路设计和控制从站硬件电路设计。采集从站和控制从站都是以STM32微处理器为核心，实现数据采集和实时控制。监控主站为WinCE工控平板，主要完成参数设置、数据存储和控制算法调用等。其中，集成从站为外部水质在线检测仪器，用于扩展系统功能，使废水处理过程参数分析更具合理性，便于优化控制。-17-n浙江工业大学硕士学位论文3.1系统主要器件选型3.1.1微处理器的选型在系统构建和设计的最初阶段，首先要选取合适的微控制器。不仅要考虑硬件成本、接口、主频等微控制器的基本特征，还需要考虑与其配套的集成开发环境和后续工程是否需要扩展的要求等。2007年，意法半导体（ST）公司推出了一款低功耗、高性能、成本低的嵌入式微处理器--STM32系列微处理器[39]。它是一种基于Cortex-M3内核的MCU，推出之后就迅速占领了国内外的中低端MCU市场，反响热烈。这款32位高性能微控制器主要分为三个不同的系列：“基本型”系列，以STM32F101为代表；“增强型”系列，以STM32F103为代表；“互联型”系列，以STM32F107为代表。增强型和互联型系列时钟频率能达到72MHz，领先于其它同类产品，性能强劲，内置的闪存从64K到256K不等，SRAM从20KB到64KB不等。同时STM32的运行时的功耗极低，约为36mA，在32位微处理器市场上占有绝对优势。并且STM32拥有丰富的外设，主要包含了3个12位的us级的ADC，2通道12位DA转换器，最多多达11个定时器，最多多达13个通信接口，片上集成一个温度传感器。STM32系列微处理器开发的最大特点是可以利用官方提供的固件库，不用再像以前只能使用寄存器开发。固件库开发的最大优势在于可以灵活规范的使用每一个系统外设，使开发者不用在纠结底层硬件配置的困难性和繁复性，减少工程开发难度，缩短系统开发周期，而且标准固件库覆盖了从GPIO到定时器，再到CAN、I2C、SPI、USART、ADC等所有标准的外设。在对产品进行开发的过程中，只需要使用最基本的C编程知识，所有C源代码都经过官方开发人员和第三方编程人员的严格测试，易于被理解和使用，设计完成后并配有详细的说明文档，可以便捷的进行多次开发和应用。基于STM32以上优点和本人对该款微处理器比较了解，故选择STM32微处理器的其中一款互联型系列作为本系统开发的主芯片[40]。STM32微处理器实物如图3-2所示。图3-2STM32系列微处理器实物图-18-n浙江工业大学硕士学位论文3.1.2温度传感器的选型常用的温度传感器有热电偶、热电阻、半导体温度传感器和NTC热敏电阻等，考虑到废水处理过程中水体温度变化范围较窄（一般待处理废水的温度在5~30℃），故选用价格低廉且测量稳定的PT100温度传感器。PT100在温度测量方面具有很好的重现性和稳定性，它是利用金属铂的物理特性制成的，即电阻值随温度的变化而变化。其阻值会随着温度上升而匀速增大，温度和阻值之间呈线性关系：当温度为0℃时PT100的阻值为100Ω；在100℃时PT100的阻值约为138.5Ω。它测量精度高，稳定性好，尤其在中低温区（-200℃~650℃）的应用最为常用，完全满足系统测温需求。图3-3为PT100实物图。图3-3PT100实物图3.1.3液位传感器的选型DLK201液位传感器采用先进的扩散硅感压芯片，配套高精度和高稳定性的ASIS放大电路，具有满量程补偿和温度补偿的功能。传感器外壳采用全不锈钢结构，防潮能力和介质兼容性都很出色，同时抗干扰能力优越，广泛用于水库水位、废水处理设备、水箱水位和地下水监测。DLK201技术参数如表3-1所示，图3-4为该液位传感器实物图。表3-1DLK201电极技术指标技术指标内容测量范围0~3M信号输出4~20mA（二线制）环境温度-20~50℃综合精度±0.25%FS零点漂移≤±0.02%FS电气连接3/5芯导气屏蔽电缆全密封-19-n浙江工业大学硕士学位论文图3-4DLK201液位传感器实物图3.1.4pH传感器的选型pH是溶液酸碱度的量化单位，是水质检测的重要指标之一。系统在选用pH传感器时，需考虑其在废水处理领域的实用性和适用性。HansiHG405型pH电极具有响应速度快、热稳定好的优点，能广泛应用于各种水质条件下的pH测量，特别是高污染的废水。在使用过程中具有良好的再现性，无需频繁校正，基本消除了水体产生的酸碱误差。0~14pH范围内呈线性电位值，便于测量和计算。同时电极材料采用的是不易阻塞的环形聚四氟烯隔膜，维护方便。HansiHG405型pH电极（实物如图3-5所示）技术指标如表3-2所示：表3-2pH电极技术指标技术指标参数内容测量范围0~14pH适应温度0~50℃测量精度≤0.02pH零点电位E0=7pH材质PC、PPS图3-5HansiHG405型pH电极实物图-20-n浙江工业大学硕士学位论文3.1.5溶解氧传感器的选型溶解氧是指水中溶解的氧分子浓度，单位为mg/L，是评价水体质量的重要指标。系统采用瑞士HamiltonOXYFERM溶氧电极（实物图如图3-6所示）来检测废水水体中的溶解氧溶度。该电极在废水生化处理和制药行业应用极广。即使在高温灭菌，高压消毒之后，溶氧值电极的测量值依然能长期保持稳定。该电极具有如下特点：①复合加强透膜坚固耐用；②采用零点固化技术，不需要检验零点；③响应速度快，达到98%<60秒；④可与国内外各种类型电极互换使用。HamiltonOXYFERM溶氧电极技术指标如表3-3所示：表3-3溶解氧电极技术指标技术指标内容测量范围10ppb到饱和压力范围0-0.4MPa工作温度0-130℃极化电压-670mV±50mV插口S8、VP、K8图3-6HamiltonOXYFERM溶氧电极实物图3.1.6氧化还原电位传感器的选型氧化还原电位（ORP）是反映废水水体中各种物质所呈现出的综合氧化能力（或还原能力）的状态参数，是反映水环境介质的一个重要参数。水溶液中ORP的宏观性表现在-21-n浙江工业大学硕士学位论文氧化还原电位越高，氧化性越强；反之，则氧化性越弱。考虑到反应器中复杂的水环境，系统选用美国任氏JENCO工业级在线式ORP电极IR-500-9N，该电极采用高纯度铂金制成，抗酸碱能力和抗氧化能力极强，并且响应迅速、稳定性较好，广泛应用于泳池、废水处理等领域。该电极（实物图如图3-7）技术指标如下表3-4所示：表3-4工业级在线式ORP电极技术指标技术指标内容测量范围-2000mV~2000mV精确度±1mV稳定性±8mV/24小时环境温度0~80℃插口直插/BNC/Y型接口图3-7工业级在线式ORP电极实物图3.2采集从站硬件电路设计系统采集从站硬件电路主要由微处理器最小系统电路、供电电路、CAN通信电路、模数（A/D）转换电路、模拟通道选择电路和传感器信号检测电路六部分组成。3.2.1微处理器最小系统电路STM32系列微处理器并不能独立运行和工作，使用时必须提供相应的外围电路，组成STM32最小系统电路。STM32F107VCT6的最小系统电路是由主MCU电路、晶振电路、复位电路、调试接口/JTAG接口电路和电源电路组成，STM32F107VCT6的时钟可由-22-n浙江工业大学硕士学位论文内部8MHz高速晶体振荡器提供，也可由外部25MHz高速晶体振荡器提供。它的供电电压范围为2.0V～3.6V，而电源模块是电路最关键的一部分，是整个采集从站和控制从站正常工作的基础。因此供电电路设计需考虑以下因素：①输入电压、电流大小；②输出电压、电流和功率大小；③电磁兼容和电磁干扰等。为了节省篇幅，在这里就不列出STM32最小系统的电路图了。3.2.2供电电路系统选用鸿海JMD250-12型直流稳压电源作为采集从站的外部供电电源模块。通过电压转换芯片生成不同的电压值分别给微控制器，集成运算放大器，数模转换其等各种芯片供电，主要芯片的电压需求如下表3-5所示。表3-5芯片电压需求表芯片名称电压需求STM32F107VCT63.3VAD976A2.5V/5VOP07CS±12VOPA2117±12VOPA129u±12VCTM82515VAD780BR5VDG508A±12VDCDC1212VICL7621±5V（1）5V电压供电电路系统选用美国国家半导体公司生产的开关稳压芯片LM2575，该款芯片有多种不同系列，结合可调端口ADJ可以产生不同数值的电压，其最大输出电流为1A，组成高效的稳压电路时只需少量外围器件，极大的简化了电路结构的设计，内部拥有健全的保护机制，提高了电路的实用性。电路中电容、电感和二极管的型号和大小均选用官方推荐数值，保证了电路的可靠性和稳定性。图3-8为采用LM2575产生5V电压电路。-23-n浙江工业大学硕士学位论文图3-85V电压电路（2）3.3V电压供电电路系统选用低压差的线性稳压器AMS1117作为STM32F107的供电芯片。AMS1117系列稳压器可提供多种固定电压版本，也可提供可调版本，电压范围为1.25V~10.75V。它正常工作的环境温度范围广，最高能达到125℃，并且过流保护和过热保护能力都很完善，确保组成的电源电路工作稳定、可靠。同时产品在生产过程中采用先进的修正技术，确保输出电压和参考源精度在±2%的范围内。图3-9为AMS1117提供稳定的3.3V电压电路，满足了STM32对电源功率的要求。其中，C26、C27为去耦电容，C28为滤波电容。图3-93.3V电压电路（3）2.5V基准电压电路作为电路系统中的参考比较电压，基准电压的精度应高于一般的电压稳压器。为了更加真实的还原各传感器采集到的数据，采集从站采用2.5V超精密电压源AD780BR作为ADC（AD976A）的参考电压提供单元。AD780BR可以在REF端产生高精度2.5V电压满足AD976A工作于外部基准源的工作模式。图3-10为2.5V基准电压电路。-24-n浙江工业大学硕士学位论文图3-102.5V基准电压电路（4）±15V、±12V和±5V电压电路采集从站采用Succeed公司的的高性能DCDC电源转换模块实现来人外部输入12V，产生不同等级额定功率为2W的±15V、±12V和±5V电压。如隔离电源模块DCDC1205，内部集成了开关式升压变换器、降压变换器和电源反向器，可以输出稳定的+5V和-5V，纹波和噪声最大为50mVp-p，隔离电压为1500VDC，可靠工作在85摄氏度之内。同理，±12V由DCDC1212获得。其中，电容C32、C33、C34、C35可以有效的抑制电压输出噪声。图3-11为±12V和±5V电压转换电路，±15V未列出。图3-11DCDC电压转换模块电路3.2.3CAN通信电路系统选用广州ZLG公司带隔离的通用CAN收发器芯片CTM8251T，该芯片内部集成了必需的CAN隔离和收发器件，集成在不到3平方厘米的芯片上。芯片主要是实现逻辑电平信号向差分电平信号的转换，并具有DC2500V的隔离功能，通信过程中的信号传-25-n浙江工业大学硕士学位论文输时的抗干扰能力和稳定性有了显著提高。该芯片支持标准波特率：5Kbps~1Mbps，它与STM32微处理器内部自带的CAN控制器组成CAN通信电路。由于CAN总线上的信号属于差分信号，在设计过程中总线终端须加入120Ω的阻抗匹配电阻，防止信号反射。图3-12为CAN总线通信电路。图3-12CAN总线通信电路3.2.4模拟通道选择电路由于采集从站需要完成多路信号的采集，因此通过多路模拟开关进行指定信号的选通，可以解决单个AD转换芯片无法对多路信号转换的问题。多路模拟开关选用DG508A，它是低压CMOS单16路数字控制模拟电子开关，根据地址线A0、A1、A2和A3确定选通信号，将16路输入（S1~S16）的其中之一切换至公共输出引脚，送至AD转换芯片，完成信号转换。图3-13为模拟通道选择电路。图3-13模拟通道选择电路-26-n浙江工业大学硕士学位论文3.2.5模数转换电路系统采集从站的模数转换电路是采用AD公司的逐次逼近型模数转换芯片AD976A来完成各传感器检测信号的数据转换。AD976A为高速的16位模数转换器[41]，采用逐次逼近式的工作原理，模拟满量程的电压输入范围为±10V，且为单通道输入，采用5V单电源供电，最大功耗为100mW。AD976A的吞吐率为200Ksps，转换精度高，内部含有一个2.5V基准电压源，并内置逐次逼近型开关和高速并行接口。该ADC出厂过程中经过严格校准，所有线性误差均被降至最小。总谐波失真(THD)和信噪比(SNR)等交流参数均经过全面测试，失调、增益和线性度等参数均在设计规格范围之内，保证了芯片的稳定性和可靠性。采集从站上STM32的GPIO端口向AD976A的R/C和CS端提供控制信号，同时从BUSY端获取转换的状态信号，由芯片引脚D0~D15端输出转换的数字信号。表3-6为AD976A各引脚功能表，图3-14为AD976A模数转换电路。表3-6AD976A各引脚功能表编号名称功能描述1Vin模拟信号输入端口，输入范围-10V～10V2AGND1模拟地3REF输入/输出参考端口，连接+2.5V参考源4CAP缓冲输出端口5AGND2模拟地6D15(MSB)数字输出的最高有效位（第16位）7-13D14-D8数字输出的第9~15位14DGND数字地15-21D7-D1数字输出的第2~8位22D0(LSB)数字输出的最低有效位（第1位）此端口信号负跳变在CS为低电平时，使模数转换器内部23R/C采样保持器为保持状态，并在R/C端口信号上升沿CS为低电平时，转换结果可被读出片选端，当R/C为低电平时，在CS的下降沿触发模数转24CS换；R/C为高电平时，在CS的下降沿把转换结果输出指示端，模数转换开始后，此端持续为低电平直到转换结25BUSY束，并将输出数据锁存到输出寄存器中26VANA模拟电压的输出端口，值为+5V27VDIG数字电压的输出端口，值为+5V-27-n浙江工业大学硕士学位论文图3-14AD976A模数转换电路3.2.6各传感器信号检测电路传感器信号检测电路由PT100信号检测电路、pH电极信号检测电路、溶氧信号检测电路、ORP信号检测和液位、流量信号检测电路五部分组成。由于各传感器输出的模拟信号均为微弱信号，不适合直接输入到模数转换器中，需对各检测电路完成对微弱信号的放大、缓存或者定标，然后利用ADC进行数字化，并将数字信号存入STM32预先设置的数值寄存器中。（1）PT100信号检测电路PT100信号检测电路采用三线制的文氏电桥将PT100的实际阻值转为测量电压值。三线制中三根引线的截面积和长度均相同的设计方法可以抵消引线电阻产生的不良影响，三线制接法在工业上应用广泛。系统选用AD公司双端集成运算放大器OP07CS，将差分信号放大100倍后提供给AD转换器，稳压二极管和电容组成的电路可以保护后级电路，避免因外界的突变信号引起的干扰。PT100信号检测电路如图3-15所示。图3-15PT100信号检测电路（2）pH信号检测电路-28-n浙江工业大学硕士学位论文pH电极内阻高达108~109Ω，且信号为毫伏级，在运放选型上使用美信公司的输入阻抗高达1012Ω的双运算放大器ICL7621。ICL7621为CMOS运算放大器，前级作为电压跟随电路，输出电压与输入电压相等，它可以改变电路阻抗，使电路输出阻抗变小；后级作正向放大电路，使输出电压满足AD采样标准。pH信号检测电路如图3-16所示。图3-16pH电极信号处理电路（3）溶氧信号检测电路溶解氧电极在正常工作时，需在BIAS端加上700mV左右的极化电压，经过2~3个小时的极化反应后，溶氧电极的输出电流和水中的氧分子成正比，便可测出实际水体中的溶解氧溶度。三端集成稳压器79L05和电位器组合提供溶氧电极所需的极化电压。由于电极阻抗大于1012Ω，且电极输出脉冲电流信号在0~100nA之间，因此选用TI公司的超低偏置电流差分运算放大器OPA129u，其偏置电流低至±30fA，实现了微弱信号的放大与采集。具体电路如图3-17所示，其中Temp3和Temp4为温度补偿端。图3-17溶解氧信号检测电路-29-n浙江工业大学硕士学位论文（4）其它信号检测电路由于反应器中液位和流量传感器的输出信号均为4~20mA的工业标准信号，所以它们的采用4~20mA/0~5V标准工业信号采集电路，其中，JP2为跳线，可以选择输入信号为电流检测电路4~20mA或电压检测电路0~5V。第一级运放是由低通滤波组成的跟随器，并加入了稳压管进行电路保护，第二级运放可对前级信号进行放大或缩小，且加入了低通滤波。同时，由于工业级ORP电极输出电压范围为-2000mV~2000mV，故直接在电路设计中加入电压跟随器，进行阻抗匹配即可，电路图这里不再列出。4~20mA信号采集电路如图3-18所示。图3-184~20mA信号检测电路3.3控制从站硬件电路设计系统控制从站电路主要由STM32微处理器最小系统电路、供电电路、CAN通信电路、数模（D/A）转换电路、光耦隔离控制电路、继电器控制电路六部分组成。其中STM32微处理器最小系统电路、供电电路和CAN通信电路在前面已经介绍过，在此就不做赘述。3.3.1数模转换电路控制从站选用的数模转换(DAC)芯片为BB公司12位数字信号输入、四路模拟电压输出的数字模拟转换器DAC7725[42]，其转换的模拟电压（0~5V）分别控制加药蠕动泵和变频器[43]。DAC7725具有双缓冲DAC输入逻辑，12位并行输入（输入范围0x000~0xFFF），可同时更新4路通道数据（分别为VOUTA、VOUTB、VOUTC和VOUTD），由+15V——单电源供电，内部寄存器均为电平触发，通过控制A0、A1、R/W和CS四个引脚端口的电平信号，来完成四路通道数据的修改。数模转换电路如图3-19所示。-30-n浙江工业大学硕士学位论文图3-19数模转换电路3.3.2光耦隔离控制电路为了防止冲击电压、电流对微控制器的正常工作造成的不良影响，控制从站电路采用光耦隔离输出形式，让信号单向传输，使得输入端与输出端完全实现了电气隔离，输出信号无法影响到输入信号，因此电路工作稳定可靠，抗干扰能力强，传输效率高。控制从站选用日本东芝（TOSHIBA）公司的可控制光耦隔离器TLP521-4[44]，特点是单芯片四光耦，集成度高，4个该芯片组成16路开关量输出电路，方便后续扩展使用。单个光耦隔离控制电路如图3-20所示。图3-20光耦隔离控制电路3.3.3继电器控制电路继电器控制电路主要为进水泵、出水泵、搅拌电机提供电源通路。STM32微处理器通过光耦隔离器为继电器提供0或者5V输入电压控制信号，进而控制外部220V电压执行器的通断。图3-21为继电器控制电路。-31-n浙江工业大学硕士学位论文图3-21继电器控制电路3.4系统硬件电路总图采集从站和控制从站的硬件电路是在AltiumDesigner平台下开发的，分别进行了原理图和PCB的设计。如图所示3-22采集从站采集板原理图和3-23控制从站控制板原理图。如图所示，图3-24为采集从站采集板PCB和图3-25为控制从站控制板PCB。图3-22采集从站采集板原理图-32-n浙江工业大学硕士学位论文图3-23控制从站控制板原理图图3-24采集从站采集板PCB图3-25控制从站控制板PCB3.5本章小结本章主要对一体化废水处理控制系统的硬件电路进行了介绍，首先提出了系统硬件总体组成结构，然后根据控制系统各部分主要的功能详细描述了微控制器选型、传感器选型、采集从站电路和控制从站电路的实现方法。给出了各功能模块的具体电路原理图，并详细说明了电路的具体作用和应用场合。-33-n浙江工业大学硕士学位论文第4章控制系统软件设计根据前两章中系统控制工艺的介绍和硬件电路的设计思路，本章主要从软件开发平台介绍、系统通信协议设计、采集从站软件设计、控制从站软件设计、监控主站软件设计等五部分介绍系统软件的设计思路。根据控制系统软件总体结构，采集从站软件主要功能是实现水质参数检测和响应与解析Modbus-RTU命令。控制软站软件主要功能是实现数字量控制、模拟量控制和解析与响应Modbus-RTU命令。其中，Modbus-RTU为系统应用层通信协议，监控主站软件通过发送Modbus-RTU命令，完成对采集从站中检测数据的上传和控制从站中泵、阀、电机的操作等。控制系统软件的总体结构如图4-1所示。图4-1控制系统软件总体结构4.1软件开发平台介绍4.1.1下位机软件开发平台下位机软件是由采集从站软件和控制从站软件组成。核心芯片STM32F107是基于ARMCortex-M3内核的32位嵌入式处理器，所以很多基于ARM嵌入式的集成开发环境同时可以应用于STM32微处理器开发平台。KeilC51是美国KeilSoftware公司推出的嵌入式软件开发工具，后来并入ARM公司，而后推出基于uVision界面，用于调试ARM7，ARM9，Cortex-M内核的MDK-ARM开发工具，用于控制领域的开发。目前MDK即-34-n浙江工业大学硕士学位论文RealViewMDK（MicrocontrollerDevelopmentKit），是ARM公司推出的最新的针对各种嵌入式处理器的软件开发工具。Keil提供了包括高效率的C编译器、宏汇编、链接器、库管理模块和功能强大的仿真器，通过集成开发环境（uVision4）将这些功能组合在一起。它的界面与MicrosoftVC++类似，界面友好，简单易学，特别是在调试程序过程中，软件仿真的易用性大大缩短了产品开发周期，因此选用该开发套件作为下位机软件的开发工具，开发过程方便快捷。如图4-2所示KeiluVision4IDE开发界面。图4-2KeiluVision4IDE开发界面采用KeiluVision4来开发ARM内核嵌入式软件的步骤大致如下：（1）创建新的工程，选择目标芯片，并进行相关配置。（2）编写汇编或者C源文件。（3）编译应用环境。（4）如源程序中有错误，需修改。（5）下载进入芯片，进行联机调试。4.1.2上位机软件开发平台上位机软件即监控主站控制软件。系统上位机开发环境的操作系统采用微软开发的一个32位、本地硬实时的嵌入式操作系统，它是基于WindowsCE6.0，又称为WindowsEmbeddedCE[45]。开发过程中可以将其看作成一个精简版的Windows桌面操作系统，但是它们并不共享内核。与拥有桌面操作系统的台式机相比，WindowsCE6.0的设计目标是支持较小系统内存、较少存储空间和较慢处理器的嵌入式设备，因此它对硬件要求较桌面操作系统低。它主要有以下特性[46]：-35-n浙江工业大学硕士学位论文（1）高效的电源管理，系统可以提供统一的电源管理库。（2）实时响应：支持抢占式多线程、优先线程调度和可预测的线程同步。（3）广泛的硬件支持：支持包括x86、ARM、MIPS等。（4）高效的开发工具：支持在VisualStudio集成开发环境中使用C/C++、C#等。C#[47]是由C和C++演化而来的，它摒弃了C/C++中的指针操作，不像C++语言，既有面向对象特性又有面向过程特性。C#避免了直接操作系统内存可能带来的严重后果，在.NET平台上运行，安全可靠，开发软件效率极高，缩短了软件开发周期，受到了越来越多工程师的青睐。由于本人对C#开发项目较熟练，因此采用面向对象的编程语言C#来进行上位机控制软件的开发。集成开发环境VisualStudio2008采用的是.NET框架的3.5版本，向前兼容，支持WinCE6.0操作系统，是目前开发嵌入式操作WinCE工控平板的最新的集成开发环境。因此选用VS2008+C#的方案进行上位机控制软件的开发。如图4-3所示的VS2008集成开发环境。图4-3VS2008集成开发环境4.2系统通信协议设计系统应用层的通信协议主要采用Modbus-RTU协议[48]来实现采集指令和控制指令的上传与下发。Modbus-RTU协议采用主从查询的方式，监控主站作为主机设备发送一条指令，则指定从设备返回一个响应指令。类似地，当监控主站接收指令时，它会指定从机设备响应指令，并返回至发送信息的控制设备。如图4-4所示Modbus-RTU主从查询响应周期示意图。-36-n浙江工业大学硕士学位论文图4-4主从查询响应周期4.2.1采集从站与监控主站通信设计系统采集从站通过Modbus-RTU协议中的03功能码实时响应上位机监控主站发送的水质参数采集指令，完成废水水质参数的上传。如图4-5所示，采集从站与监控主站的通信流程图。图4-5采集从站与监控主站通信流程图系统数据采集从站接收上位机监控主站发送的水质采集指令后，从站接收指令并转为为各传感器信号采集模块所识别，以获取一体化反应器中的水质参数数据。这一过程中主要用到了Modbus-RTU协议中的03功能码，即读多路寄存器功能。03功能码是Modbus-RTU协议的功能码之一，Modbus-RTU协议中共有127个功能码，编号分别为1~127，此处只使用了Modbus-RTU协议中的一条。Modbus-RTU协议03功能说明如表4-1所示。-37-n浙江工业大学硕士学位论文表4-1Modbus-RTU03功能码介绍功能码功能描述发送命令格式接收命令格式地址码+功能码+返回字节数+寄地址码+功能码+起始地址+数据03（0x03）读多路寄存器存器数据1+寄存器数据2+…+长度+CRC校验寄存器数据n+CRC校验由表可知，一条完整的Modbus-RTU指令包括：地址码、功能码、起始地址、寄存器个数、寄存器数据和校验码。在通信过程中，监控主站发送数据采集指令，采集从站收到指令后，对指令中的前n-2个字节进行ModbusCRC校验，确定指令响应后发回的数据是否为有效信息。数据采集过程中，水质参数数据按照模拟开关选通的顺序依次存入到采集从站寄存器中，共设计有16个寄存器，分别为AD_ch[0]、AD_ch[1]、AD_ch[2]、...、AD_ch[15]，系统只用到了其中的6个，其余的为备用寄存器。采集从站数据寄存器设计如表4-2所示。表4-2采集从站数据寄存器设计寄存器名寄存器地址寄存器数据AD_ch[0]0x01PT100传感器转换后的电压数字量AD_ch[1]0x02pH传感器转换后的电压数字量AD_ch[2]0x03DO传感器转换后的电压数字量AD_ch[3]0x04ORP传感器转换后的电压数字量AD_ch[4]0x05液位传感器转换后的电压数字量AD_ch[5]0x06流量传感器转换后的电压数字量4.2.2控制从站与监控主站通信设计系统控制从站实时响应监控主站发来的Modbus-RTU指令，通过01/0F/06功能码实现对控制从站中相应的执行器的操作以及它们各自的运行状态反馈，如进水泵的启停、出水泵的启停、搅拌电机的启停、曝气电机的曝气速率等。如图4-6所示，控制从站与监控主站的通信流程图。-38-n浙江工业大学硕士学位论文图4-6控制从站与监控主站通信流程图系统控制从站实时接收上位机监控主站发送的控制指令，控制从站接收到指令后，经由STM32微处理器对各执行器进行操作。其中，通信过程主要用到了Modbus-RTU协议中的01功能码，即读多路开关量状态，包括获取进水泵的启停状态、出水泵的启停状态和搅拌电机的启停状态；0F功能码，即写多路开关量输出，包括进水泵的启停控制、出水泵的启停控制和搅拌电机的启停控制；06功能码，即写一个寄存器，监控主站发送控制指令，控制指令中包含的控制量存入寄存器中，控制从站STM32微处理器接收控制命令后经过DA模块，转换成实际的模拟控制电压，进而控制加药蠕动泵和曝气电机。Modbus-RTU协议01/06/0F功能说明如表4-3所示。表4-3Modbus-RTU协议中01/06/0F功能码介绍功能码功能描述发送命令格式接收命令格式地址码+功能码+起始位+读开地址码+功能码+数据长度+状01（0x01）读多路开关量状态关量个数+CRC校验态数据+CRC校验地址码+功能码+寄存器地址+06（0x06）写一个寄存器与发送命令格式一致寄存器数据+CRC校验地址码+功能码+起始位地址+地址码+功能码+起始位地址+0F（0x0F）写多路开关量输出输出数量(位数)+输出字节计输出开关量个数+CRC校验数+输出数据+CRC校验-39-n浙江工业大学硕士学位论文控制从站主要进行两种控制方式：分为模拟量控制和数字量控制。其中模拟量部分共设计有16个寄存器，分别为DA_reg[0]、DA_reg[1]、DA_reg[2]、DA_reg[3]、...、DA_reg[15]。系统只用到其中的四路，分别控制两路曝气电机和两路加药蠕动泵。控制从站模拟量寄存器设计如表4-4所示。表4-4控制从站模拟量寄存器设计寄存器名称寄存器地址数值范围DAC通道DA_reg[0]0x00010～0FFFDAC的A通道DA_reg[1]0x00020～0FFFDAC的B通道DA_reg[2]0x00030～0FFFDAC的C通道DA_reg[3]0x00040～0FFFDAC的D通道数字量部分同样设计有16个寄存器，分别为S_reg[0]、S_reg[1]、S_reg[2]、S_reg[3]、...、S_reg[15]，系统只用到其中的六路，进水泵、出水泵和搅拌器都分别为两路控制。控制从站数字量寄存器设计如表4-5所示。表4-5控制从站数字量寄存器设计寄存器名称寄存器地址寄存器值意义S_reg[0]0x00010或11号进水泵（1：打开；0：关闭）S_reg[1]0x00020或12号进水泵（1：打开；0：关闭）S_reg[2]0x00030或11号出水泵（1：打开；0：关闭）S_reg[3]0x00040或12号出水泵（1：打开；0：关闭）S_reg[4]0x00050或11号搅拌器（1：打开；0：关闭）S_reg[5]0x00060或12号搅拌器（1：打开；0：关闭）4.3下位机软件设计下位机包括采集从站和控制从站，它们是控制系统的基本组成部分。采集从站和控制从站软件均在Keiluvision4集成开发环境下开发，通过调用STM32官方提供的库函数接口，即API（ApplicationProgramInterface）实现对STM32相关寄存器的配置。使得开发者摆脱底层繁复的寄存器操作，开发速度快、代码易于阅读且维护成本低。软件结构采用了模块化结式设计方式，具有编程思路清晰和功能应用明确的特点。下位机软件程序设计-40-n浙江工业大学硕士学位论文主要分为以下几个部分：系统初始化配置、主函数程序设计、通道选择程序设计、Modbus命令解析程序设计和CAN中断服务函数程序设计等。（1）采集从站数据采集软件是控制系统获取反应器中水质参数数据的重要组成部分，是控制系统的基础，主要功能是实时响应CAN中断，并解析监控主站的Modbus-RTU命令，完成对一体化反应器中温度、pH、DO值、ORP、流量和液位等水质参数的采集。采集从站在数据采集过程中，由于电路电压波动和外界的随机干扰，采集到的数据未必精准，势必会影响到数据检测精度，在硬件上采取滤波措施的同时，软件滤波也是必不可少的。因此，检测数据在AD转换后，系统在编码过程中采用中位值滤波算法可以很好的解决电路波动和随机误差带来的干扰。转化后的数字量，再经过各自对应的计算公式，可以还原当前待测的物理量的宏观意义。图4-7为下位机采集从站软件程序流程图。图4-7下位机采集从站软件程序流程图（2）控制从站控制软件是根据系统控制要求，通过实时响应CAN中断，并解析监控主站的Modbus-RTU命令，分别对进水泵、出水泵、搅拌电机、曝气电机和加药蠕动泵进行控制。其中进水泵、出水泵和搅拌电机均采用数字量控制方式进行控制，即通过继电器模块控制。曝气电机和加药蠕动泵则采用模拟量控制，由DA转换模块输出的模拟量作为它们控制量。图4-8为下位机控制从站软件程序流程图。-41-n浙江工业大学硕士学位论文图4-8下位机控制从站软件程序流程图4.3.1系统初始化配置采集从站软件中系统初始化配置是根据硬件电路的控制要求来进行相关寄存器的配置，使硬件电路能够正常运行并执行相应的功能。系统初始化配置主要包括STM32时钟初始化、GPIO端口初始化、DMA初始化、ADC初始化、CAN控制器初始化和串口初始化等。系统初始化函数如下：voidSystem_Init(void){Set_System();//时钟初始化GPIO_Init();//GPIO端口初始化ADC_Configuration();//ADC初始化DMA_Configuration();//DMA初始化CAN_Config(CAN1,0,8);//CAN控制器初始化CAN_ITConfig(CAN1,CAN_IT_FMP0,ENABLE);//使能CAN中断USART1_Init();//串口初始化}-42-n浙江工业大学硕士学位论文4.3.2主函数程序设计采集从站和控制从站的主函数都包括系统初始化配置和while(1)死循环。采集从站的死循环包括解析与响应Modbus-RTU命令和刷新AD值。控制从站的死循环包括解析与响应Modbus-RTU命令、刷新开关状态和刷新DA值。主函数程序如下：intmain(void){System_Init();//系统初始化函数while(1){ResponeModbus();//解析与响应Modbus-RTU命令Refresh_AD();//刷新AD值RefreshSwitch();//刷新开关状态Refresh_DA();//刷新DA值}}4.3.3通道选择程序设计由于采集从站中采集电路板上只有一个AD转换器，欲实现多参数的检测，需利用多路模拟开关DG508A来选通各个检测信号。在通道选择函数voidChannelSel（u8ch）中，STM32微处理器通过配置模拟开关DG508A的地址线A0、A1、A2和A3的引脚电平信号来切换不同的传感器检测单元，实现全部参数的检测。通道选择函数设计如下：voidChannelSel(u8ch){u8count;for(count=0;count<6;count++){if(ch&(0x01<>8)&0xff;//CRC高字节Modbus_Send_Data(Modbus_SendData,18);//发送18个字节}}-44-n浙江工业大学硕士学位论文4.3.5CAN中断服务函数设计CAN中断服务函数主要实现控制系统采集从站、控制从站与监控主站的数据通信。采集从站在完成系统初始化配置后就一直轮询CAN标志变量flag，当采集从站的CANFIFO0收到报文（命令）后，便会进入CAN中断服务程序，在中断服务程序中修改flag的值。当中断服务程序结束后，主函数中在轮询过程中因flag的改变而结束轮询，这样就完成了一次从监控主站发送报文到采集从站接收的过程。控制从站与监控主站的CAN中断响应过程与之类似，这里就不在描述。4.4上位机软件设计4.4.1上位机软件功能设计上位机软件即监控主站控制软件。监控主站通过CAN总线发送数据采集命令和参数控制命令，对挂载在CAN总线上的采集从站和控制从站实现数据实时查询与参数实时控制。一方面，监控主站接收采集从站发来的废水水质参数数据，并将采集到的参数数据以数字化和图形化的方式显示给工程技术人员，另一方面根据工艺控制要求，对进水泵、出水泵、搅拌电机、曝气电机等实现实时控制，其中以控制水中溶解氧浓度为着重点，维持其值在合适范围内。整个控制软件主要由系统设置、流程控制、数据操作和系统帮助四大部分组成。图4-9为监控主站控制软件功能结构框图。图4-9监控主站控制软件功能结构框图（1）系统设置是监控主站实施控制的首要步骤，包括串口配置、新建批次、智能标定、检测周期设置、溶解氧浓度设置和检测仪器集成等。系统设置流程是根据废水处理工-45-n浙江工业大学硕士学位论文程技术人员的操作经验和操作习惯进行设计的，并参照污水处理人机交互软件的设计方法，主要完成控制系统上位机的初始化配置和主要参数的设置。系统设置流程如图4-10所示。其中，传感器智能标定界面如图4-11所示。图4-10监控主站系统设置流程图图4-11传感器标定界面（2）流程控制是监控主站控制策略实施的核心部分，包括启停控制、手动控制、定时控制和模糊控制。①启停控制用于检测控制系统执行器能否正常工作，需在控制系统运行前进行检测，以确保控制系统能正常运行。②手动控制和定时控制是技术人员根据工程实际操作经验，自定义操作逻辑和操作步骤，测试操作方法是否达到预期目的。③模糊控制是控制系统的重点部分，它的实现过程是这样的：首先由MATLAB软件[49]生成的模糊控制器的.m文件格式，然后通过转化DLL格式的文件，最后监控主站控制软件通过调用该DLL文件，利用模糊控制方法的API接口函数来实现控制系统的模糊控制。如图4-12-46-n浙江工业大学硕士学位论文所示，手动控制和定时控制操作界面。图4-12手动控制与定时控制操作界面（3）数据操作是操作人员获取水质参数和优化控制的窗口，包括数据查询、状态查询、数据显示和曲线分析。数据查询又分为实时数据查询和历史数据查询，即在废水处理过程中的任意时段皆可查询水质参数数据。状态查询是操作人员了解各执行器的工作状态，以便于对系统进行控制。曲线分析是将采集从站上传的水质参数数据以曲线的方式显示给操作人员。曲线描绘方法是采用开源图表绘图控件ZedGraph[50]实现，根据X轴的时间和Y轴的水质数据，实时描绘出动态折线图，方便操作人员观测。如图4-13所示，水质参数数据显示界面。图4-13水质参数数据显示界面（4）系统帮助包括系统介绍和帮助文档，当用户不了解和不熟悉该控制软件时，它可以提供相应的帮助，类似于Word里面的帮助按钮，如提供系统使用说明文档等。-47-n浙江工业大学硕士学位论文4.4.2数据库设计为了实现对废水处理的优化控制，在废水生化处理过程中数据的储存是很有必要的，便于日后进行分析，从而优化控制系统。由于WinCE平台硬件资源有限，它不可能像Windows平台下可以毫无压力的使用各种数据库，如Access[51]、MySQL和SQLServer等。WinCE本身也有一个自带的数据库SQLCE，但是占用资源较大，不易开发应用。SQLite是一个开源的轻量级、跨平台的关系型数据库[52-53]。SQLite和C/S模式的数据库软件不同，它是进程内的数据库引擎，因此不存在数据库客户端和服务器。使用SQLite数据库一般只需带上它的动态链接库（DynamicLinkLibrary，DLL），就可以使用它的全部功能，而且动态库的尺寸很小，占用系统资源少，使用方便。所以监控主站选用SQLite数据库作为数据存储的依托。良好的数据库结构设计有助于开发较成熟的应用软件，可以提高应用软件的易用性和扩展性。本系统数据库中主要包含两个表，即用户列表和水质参数列表。用户列表主要保存用户信息、水质批次、备注信息等。水质参数列表主要用来保存各传感器上传的废水水质参数信息。其中水质参数列表如表4-6所示。表4-6废水水质参数列表编号字段名称数据类型说明1TimeDatatime检测时间2TemFloat温度3pHFloat酸碱度4DOFloat溶解氧浓度5ORPFloat氧化还原电位值6FlowFloat流量值7LiquidFloat液位值4.4.3数据库管理数据库管理是在采集从站检测到水质参数通过CAN总线上传到监控主站后，存入到嵌入式SQLite数据库预先建立的表中，进而实现数据存储。同时，技术人员可使用软件中的数据导出功能，完成数据导出并生成EXCEL文件，便于进行数据分析与优化控制。数据库操作过程中主要用到的操作方法有：创建数据库名为strDBName、数据库执行操作指令strCMD、执行数据库指令ExecuteQuery(strCMD)、关闭数据库CloseDB(strDBName)等。数据库管理模块流程图如图4-14所示。-48-n浙江工业大学硕士学位论文图4-14数据库管理模块流程图4.5本章小结本章主要介绍了控制系统软件功能设计思路与实现方法，首先对系统软件的总体结构进行了规划，然后分别从上、下位机软件开发平台、系统通信协议设计、采集从站软件设计、控制从站软件设计、监控主站软件设计等方面展开了的描述，并给出了各个部分的设计流程图。-49-n浙江工业大学硕士学位论文第5章控制系统算法设计5.1模糊控制器的理论分析模糊控制器是以模糊集合论，即模糊数学理论、模糊语言变量以及模糊逻辑推理等作为理论基础，以自动控制理论、计算机控制技术和传感器技术作为技术基础的一种区别于传统控制方式的新型自动控制理论和控制方法，属于智能控制的范畴[54]。它研究的对象主要有这些特点：①控制对象数学模型未知，主要表现为模型少或者模型结构参数变化大；②非线性特征明显；③对象控制起来异常复杂，变化范围大。一般模糊控制系统都具有这些结构（如图5-1所示）：（1）模糊控制器。它是系统的核心，具有特殊的功能，其主要作用是完成输入量的模糊化，模糊规则计算，模糊逻辑推理以及反模糊化等过程。模糊控制器越“聪明”，控制性能指标越高。（2）I/O接口电路。它连接着模糊控制器的前后通道，是模糊控制器“施展拳脚”的传输者。（3）控制对象。与传统控制类似，控制的执行机构有电机、泵、阀等,但是控制方式比传统方式复杂得多。（4）检测装置。它是模糊控制的基础，它的精度能响应整个控制系统的控制性能，因此需要可靠性好，精度高的检测装置。图5-1一般模糊控制系统基本结构图模糊控制系统的工作过程也上图所示，首先传感器系统获取被控变量参数，其次模糊控制器经过的转换，包括计算偏差、模糊化处理、确定模糊规则、模糊逻辑推理和运算，反模糊化，最后输出精确的控制量到执行器机构。如此循环，以实现整个系统的模糊控制。-50-n浙江工业大学硕士学位论文5.1.1模糊控制器的基本结构模糊逻辑控制器（FuzzyLogicController，FLC）也称作模糊控制器（FuzzyController，FC），它的特点是有自己独立的模糊控制规则。一般模糊控制器主要由模糊化、模糊规则库、模糊推理和反模糊化四部分组成。如图5-2所示，一般模糊控制器的基本组成结构。图5-2一般模糊控制器的基本组成结构图5.1.2模糊控制器的设计流程设计模糊控制器的首要目标，是根据系统大量操作时的输入、输出数据，确定模糊控制规则。将操作者的经验和测试数据进行归纳、总结与分析，确定输入、输出变量，进而确定模糊控制器的结构。设计模糊控制器的主要步骤流程如图5-3所示。图5-3设计模糊控制器主要步骤流程5.1.3一般模糊控制器的设计随着控制对象的复杂性、非线性、滞后性和耦合性的增加，对于多变量的复杂控制系统，往往难以正确描述系统的动态特性。模糊控制器不依赖控制系统的数学模型，将控制对象看作“黑箱”，简化了系统运行机理，并用自然语言来描述操作“黑箱”的经验形成控制规则，不用纠结系统的动态过程，让执行器根据规则进行操作并实现控制。根据模糊控制器的设计流程，主要设计步骤如下：-51-n浙江工业大学硕士学位论文（1）确定输入、输出变量对于一个控制系统的控制参数，往往最能直接获取的就是：①偏差；②偏差的变化率；③偏差变化率的变化。此外控制量也是操作控制系统的一个基本信息。通常人类的感知系统变化始于偏差，其次是偏差的变化率，再次是偏差变化率的变化。这样就形成了三个输入变量，输入量个数叫做控制系统的维数。图5-4有三种不同维度的模糊控制器。图5-4不同维度的模糊控制器由上图可知，从左至右，分别是一维模糊控制器、二维模糊控制器和三维模糊控制器。一维的模糊控制器只有一个输入量，显然控制性能一般。三维的模糊控制器，虽然控制性能优良，但是设计过于复杂，控制算法实现困难，不利于模糊控制器的开发和使用。二维模糊控制器综合了两者的优缺点，一直受到人们的关注和应用。（2）将输入、输出变量模糊化模糊化就是将确定的输入、输出变量的精确度降低，是一个模糊的转变过程。首先将偏差e的取值范围设定在[-x,x]，偏差e模糊化后语言变量E的量化论域为[-n,n]，可得出量化因子[55]Ke=n/x，同理可得偏差变化率的量化因子Kec和输出变量的比例因子Ku。这实际上是将连续变化的精确量离散化，分为不同的档，并针对不同的档来进行不同的操作，所以离散论域中的量化等级是衡量控制质量的依据。因此，量化等级大，则控制复杂；量化等级小，则控制粗糙。根据实际控制系统的情况，需在满足隶属函数的逼近程度和简化控制设计上做好优化。语言变量可以减少也可以增多，若语言变量多，则控制较为精细，反之，则控制较为粗糙。控制精细的时候，控制规则肯定复杂，控制粗糙时，控制规则简单。因此，选取语言变量应该因地制宜，兼顾控制质量和控制的复杂性。（3）语言变量论域中模糊子集的确定模糊子集是由隶属函数确定的[56]，隶属函数可以通过统计方法，正态函数和操作经验来确定。选取隶属函数时要注意的几点：①控制效果受制于隶属函数μ（x）的形态。如果隶属函数很陡，则控制很灵敏，系统分辨率高，反之，若隶属函数变化很缓慢，这控制效果变化也会很缓慢，系统分辨率低。②模糊集合的互相影响。任意两个模糊集合的最大隶属度是由来由β来决定的，β值小，则控制灵敏，β值大，则模糊控制器适应能力强。-52-n浙江工业大学硕士学位论文一般采用折中方案，取β=0.4~0.7。（4）制定模糊控制器的控制规则模糊控制规则是模糊控制器的核心，它是人们操作经验一种自然描述。模糊控制规则一般都可以用“if...then...”的条件语句来描述，就是ifAandBthenC的模式，并制成一张模糊规则控制表。（5）解模糊得精确控制量由于模糊控制器输出的模糊控制量并不能控制执行机构，需要将其转化为一个精确量，这个过程也称为模糊判决。模糊判决有三个较常用的方法，即中位数法、最大隶属度法和加权平均法。①中位数法的特点是充分利用了所有模糊子集的信息量，以面积来计算。②最大隶属度法以最大隶属度元素为执行量，优点是简单易懂，缺点是没有充分利用所得到的信息。③加权平均法根据权系数来确定控制量，因此权系数是决定系统控制品质的关键量，在后续优化过程中应该着重调整好权系数。5.2控制系统控制对象分析本文中废水处理控制系统通过建立模糊控制器控制溶解氧（DO）浓度，在处理过程中，曝气电机通过向一体化反应器中送入适量的空气，维持微生物的生长和代谢，曝气过量和不足都会影响脱氮除磷的效果。研究表明[57-58]当DO值低于1mg/L时，反应器中会形成一个缺氧的环境，造成生化反应效果变差；在1~2mg/L范围内时，有机物的降解速率变快，随着DO的增加，这一趋势更加明显；当DO值高于2mg/L时，会抑制缺氧环境的形成，受到活性污泥的影响，DO值继续增加也不会对有机物降解速率有明显提升。因此维持反应器中溶解氧浓度，确保持微生物的质量和数量是废水处理的基础。溶解氧模糊控制原理如图5-5所示，将反应器中实际DO值与预先设置值作比较，二者产生偏差和偏差的变化率，送入模糊控制器中进行计算，得到输出控制量并调节变频器的频率，进而控制曝气机的转速，实现对溶解氧的模糊控制。图5-5溶解氧模糊控制原理图-53-n浙江工业大学硕士学位论文5.3自适应模糊控制器的设计5.3.1自适应模糊控制的优点自适应模糊控制是模糊控制领域的相互交叉、相互渗透的理论方法。模糊控制器主要是在被控对象结构和参数存在不确定性和未知性时采用，自适应模糊控制器是即使出现这些或那些不确定因素，系统仍能保持稳定运行,工作于最优状态，因此自适应模糊控制是模糊控制器的延伸，先进的模糊控制器应都具备自适应能力。自适应模糊控制系统具有自学习算法的能力。学习算法可以根据系统获取的外部数据信息对模糊逻辑推理系统进行参数自整定。因此，自适应模糊逻辑控制器可以通过学习来优化自己的模糊逻辑推理规则，这在实际应用中较传统的模糊控制器更具优势。（1）模糊控制根据操作人员的经验来进行模糊逻辑推理的，然而人的经验有时候并不适用同一控制系统在不同的阶段的状态控制，如果采用启发式的模糊推理规则，控制过程参数变化有可能超出操作者的经验范畴，而采用自适应模糊控制可以很好的“训练”模糊逻辑推理规则。（2）由于模糊控制理论还在发展之中，其工作机理和运行规律还没有完全揭露，因此模糊控制器在规则制定、隶属函数选取、比例因子确定等模糊控制器的设计过程中难免出现未知的问题，而自适应模糊控制器可以避免传统控制过程中的非智能运行方式，从而保证了系统的稳定性和鲁棒性。（3）模糊控制在被控参数大范围快速变化时，控制动作并不细腻、稳态精度较差。而引入自适应模糊控制，控制系统可以根据控制对象特点，克服被控过程中的不确定因素和随机干扰的影响，适当的对控制过程调整、修改和完善，达到良好的控制品质。5.3.2几种自适应模糊控制方法自适应模糊控制方法的研究开始于上世纪80年代，由Procyk和Mamdani提出了修改模糊控制器逻辑推理规则的方法，称之为自组织模糊控制器。其工作过程是：首先确定输入量的增量，然后确定输出量的改变量，最后在原有模糊逻辑推理的基础上增加校正值，从而达到修改和优化模糊控制器的目的。后来经过多年的发展，人们提出了更多类型的自适应模糊控制器。（1）基于模型参考的自适应模糊控制器是参考已存在的模糊控制模型，系统在偏差信号存在的条件下，使得模糊控制的规则库不断修正，让控制特性无限接近于参考模型的输出特性，最后使得系统控制特性与参考模型一致，从而达到跟踪参考模型输出的目的。-54-n浙江工业大学硕士学位论文这样只需要有成熟和稳定的参考模型，即可实现期望的控制效果，且控制过程相当稳定。（2）基于神经网络的自适应模糊控制器是利用神经网络良好的自学习功能、丰富的联想、容错能力来实现模糊控制的方法。模糊控制结合神经网络可以有效减轻对工程技术人员经验的依赖和解决隶属函数的自适应问题。（3）基于小波变换的自适应模糊控制器主要是利用小波变换对模糊控制器的输入进行预处理，剔除采样数据噪声，精简输入数据，将多维数据进行降维处理，方便模糊控制器进行控制。（4）基于比例因子调整的自适应模糊控制器是通过对偏差和偏差的变化率的实时检测来确定两者的校正量，从而实现比例因子的自调整。比例因子的自调整由量化因子调整和比例因子调整两部分组成。5.3.3基于溶解氧自适应模糊控制器的设计一体化废水处理过程控制中，被控参数溶解氧溶度具有高度非线性，大滞后性和强耦合性的特点，因此控制困难。传统的PID控制方法不适用这种非线性的控制对象，而模糊控制在无须依赖精确数学模型就能取得良好的控制效果，但是模糊控制器在设计完成后即保持不变，在多参数大范围变化的场合，控制依然较为吃力。针对模糊控制器的优点和局限性，本文提出和设计了一种自适应模糊控制算法，可以根据系统在线检测结果，自动调整模糊控制器的相关参数，更好的控制溶解氧。在上面介绍的几种自适应模糊算法中，基于比例因子调整的自适应模糊控制器，算法结构简单，易于理解，且超调小，特别是当参数剧烈变化时，控制器仍能够自校准，完成参数的自整定，保持了良好的控制品质，方便优化控制。自适应模糊控制器的结构如图5-6所示。图5-6基于比例因子调整的自适应模糊控制器由图可知，自适应模糊控制器由基本模糊控制器和比例因子调节两部分组成。-55-n浙江工业大学硕士学位论文（1）基本模糊控制器的设计部分（a）输入、输出变量和隶属函数。输入变量为DO的偏差e和偏差的变化率ec，输出变量为u。模糊化之后，语言变量E、EC、U的模糊子集初步设计为{PB，PM，PS，ZO，NS，NM，NB}，分别表示正大、正中、正小、零点、负小、负中和负大。模糊控制系统的隶属函数有多种，如三角形、高斯型、梯形、钟形等，由于三角形模型计算方便、控制简单，且便于理解，因此本文各模糊变量的描述均采用三角形隶属函数。E、EC、U的隶属函数曲线分别如图5-7、图5-8、图5-9所示。图5-7E的隶属函数图5-8EC的隶属函数图5-9U的隶属函数（b）模糊逻辑推理规则的确定。模糊推理规则是根据操作人员废水处理长期的操作经验，以人的直觉为参考，用语言的形式描述了控制规律，由“if…then…”构成。由于E和EC的语言变量都为7个，故本文的逻辑控制器可以构成7*7=49条模糊推理规则，如当偏差为正大，偏差的变化率为正大，则反应器中溶解氧浓度偏大，应减小曝气量，防止其有增大的趋势。下面列举的是当偏差为正大时，结合不同的偏差变化率，产生各种不同的输出。①ifE=NBandEC=NBthenU=PB；宏观意义：当偏差为最大时，即溶解氧浓度高于-56-n浙江工业大学硕士学位论文设定值，偏差的变化率也很大，即溶解氧增加趋势明显，则曝气量减至最小。②ifE=NBandEC=NMthenU=PB；宏观意义：当偏差为最大时，即溶解氧浓度高于设定值，偏差的变化率也较大，即溶解氧增加趋势明显，则曝气量减至最小。③ifE=NBandEC=NSthenU=PB；宏观意义：当偏差为最大时，即溶解氧浓度高于设定值，偏差的变化率也较大，即溶解氧增加趋势明显，则曝气量减至最小。④ifE=NBandEC=ZOthenU=PB；宏观意义：当偏差为最大时，即溶解氧浓度高于设定值，偏差的变化率为零，即溶解氧增增加趋势不明显，则曝气量减至最小。⑤ifE=NBandEC=PSthenU=PM；宏观意义：当偏差为最大时，即溶解氧浓度高于设定值，偏差的变化率为负小，即溶解氧溶度不增加，则曝气量减小。⑥ifE=NBandEC=PMthenU=PS；宏观意义：当偏差为最大时，即溶解氧浓度高于设定值，偏差的变化率为负中，即溶解氧浓度不增加，则曝气量减小。⑦ifE=NBandEC=PBthenU=ZO；宏观意义：当偏差为最大时，即溶解氧浓度高于设定值，偏差的变化率为负大，即溶解氧溶度不增加，则曝气量保持不变。然后形成了E和EC的模糊控制规则表，如表5-1所示。表5-1模糊控制规则表UENBNMNSZOPSPMPBECNBPBPBPBPMPMPSZONMPBPBPMPMPSZONSNSPBPMPMPSZONSNMZOPBPMPSZONSNMNBPSPMPSZONSNMNBNBPMPSZONSNMNBNBNBPBZONSNMNBNBNBNB最后将49条规则输入到模糊规则框中，形成了如图5-10所示的模糊规则图，同时打开规则观察窗口，可以了解模糊规则整个推理过程，每条规则下都使用三角形隶属函数。推理方法采用最常用的Mamdani直接推理法[59]（max-min推理法）。如图5-11所示，不同的E和EC对应不同的U。模糊规则输入完毕后可以通过模糊控制器的输出曲面观察器可以查看模糊推理规则的输出曲面，拖动鼠标可以从不同的角度观察输出曲面，输出曲面如图5-12所示。-57-n浙江工业大学硕士学位论文图5-10模糊推理输出曲面图图5-11规则观察窗口图5-12模糊推理输出曲面图（c）模糊化与反模糊化。模糊化就是将精确的输入量进行模糊化的过程。根据偏差e，偏差的变化率ec，控制量u的基本论域为[a1,a2]、[b1,b2]、[c1,c2]，假设都为[-6,6]。而它们分别对应的语言变量E、EC、U的量化论域都为[-6,6]，因此可得到量化因子Ke、Kec和比例因子Ku都为1。其中模糊化公式如下：EINT12ea2a1(5-1)aa221反模糊化就是将模糊量转化为精确输出量的过程。本文中反模糊方法采用常用的中位法（centriod），即取横坐标与输出模糊集合隶属函数曲线所围面积的均分点。（2）比例因子调节部分自适应模糊控制器比例因子调节，是根据输入量、输出量的变化来灵活调节的。具体设计思路是构建三个子模糊控制器，输入量为偏差E和偏差的变化率EC，输出量的比例因子为Ke，Kec，Ku，对应的修正系数为ke，kec，ku，因此存在关系∆Ke=ke*Ke，同理-58-n浙江工业大学硕士学位论文∆Kec=kec*Kec，∆Ku=ku*Ku。它的设计原理是：当偏差e和偏差的变化率ec变化较大时，通过取较小的量化因子Ke、Kec，增大e和ec的调节幅度，即降低它们的“分辨率”，同时取较大的比例因子Ku，增加调节比例，达到粗调的目的；反之，当系统接近稳态，即e和ec的变化较小时，通过取较大的量化因子Ke、Kec，提高系统对输入量e和ec的感知程度，同时减小比例因子Ku的值，缩小控制量，达到微调的目的。三个子模糊控制器的设计方法与前面的基本模糊控制器的设步骤类似，设计的E、EC的量化论域和语言变量均与前面的相同，修正系数ke，kec，ku的量化论域均为[0.5,1.5]，语言变量为{RB、RM、RS、ZO、DS、DM、DB}，分别表示大升、中升、小升、不变、小降、中降和大降。如表5-2、5-3、5-4所示，分别为ke、kec、ku的模糊控制规则表。表5-2ke的模糊控制规则表keENBNMNSZOPSPMPBECNBDBDBDMDSDMDBDBNMDMDMDSZODSDMDMNSRMRMRSZORSRMRMZORSRMRMRBRMRMRSPSRMRMRSZORSRMRMPMDMDMDSZODSDMDMPBDBDBDMDSDMDBDB表5-3kec的模糊控制规则表kecENBNMNSZOPSPMPBECNBDBZORSRMRSZODBNMDMRSRMRMRMRSDMNSDSRSRMRBRSRMDSZOZORMRBRBRBRMZOPSDSRSRMRBRMRSDSPMDMRSDMRMRMRSDMPBDBZODSRMRSZODB-59-n浙江工业大学硕士学位论文表5-4ku的模糊控制规则表kuENBNMNSZOPSPMPBECNBRBRBRMZORMRBRBNMRSRSZODSZORSRSNSDMDMDBDBDBDMDMZODSDMDBDBDBDMDSPSDMDMDBDBDBDMDMPMRSRSZODSZORSRSPBRBRBRMZORMRBRB5.4系统的仿真与分析5.4.1系统Simulink仿真模型的搭建根据前面介绍的建立模糊控制器的方法，在MATLAB平台下用Simulink仿真环境搭系统仿真模型[60]。为验证自适应模糊控制对溶解氧的控制性能，系统采用三种控制方式：即常规PID控制、基本模糊控制和自适应模糊控制，分别从冲击负荷、不同强度的冲击负荷和外部干扰存在的情况，作了比较和分析。废水处理过程控制中，常常将曝气过程近似仿真模型为二阶惯性加滞后环节。sKeG(S)(5-2)TS1TS112在仿真实验中，K、时间常数、T1、T2分别取值为20、4.0、2.0、4.0。在调试过程中参数可能会修改，以便达到更好的仿真效果。基于比例因子调整的自适应模糊控制仿真结构如图5-13所示。e13K1KeProductA1K3ec2-K-K2FuzzyLogicKecController1A31A2Product1U0.2Constant3Product2图5-13自适应模糊控制器仿真模型-60-n浙江工业大学硕士学位论文5.4.2冲击负荷下系统性能分析在单位容积下的废水处理过程中，当进水水质比较稳定时，根据微生物处理对氧的需求，需要维持溶解氧浓度为2mg/L左右，以达到最佳的处理效果。如图5-14所示为常规PID、基本模糊控制和自适应模糊控制三种不同控制方式在同一冲击负荷下的仿真曲线图。从图中可以看出，自适应模糊控制调节时间为0.005d，远小于传统的PID控制，能使溶氧溶度快速达到2mg/L，且保持稳定。常规PID控制方式性能最差，超调较大，调节时间长。应用模糊控制方法，系统响应过程中无超调，性能优良，特别是有参数整定功能的自适应模糊控制器响应时间更快、调节时间更短，提高处理效率的同时也降低了功耗。32.5PID2/m自适应模糊g/L1.5模糊1溶解氧0.5浓度000.0050.010.0150.020.0250.030.0350.040.0450.05时间/day图5-14冲击负荷下三种控制方式的比较5.4.3不同强度冲击负荷下系统性能分析在单位容积下的实际废水处理过程中，在进水流量变化的情况下，有机污染物浓度不定，COD、BOD等参数变化幅度较大，因此对溶解氧需求也是实时变化的。为保证出水水质，在COD达到1000mg/L上时，应加大曝气，提高反应器的有机负荷；在进水COD较低的时候，要减小曝气，节省能源。在不同强度的冲击负荷下，控制器应对不同幅度设定值做出快速响应，实时跟踪。在不同浓度的COD情况下，需满足溶解氧在不同的幅值。如开始阶段为2mg/L，在0.015~0.02时间段时阶跃为4mg/L，0.03~0.035时间段为3mg/L，从中可以看出，在不同冲击负荷下，模糊控制较PID控制好，但自适应模糊控制器在超调大小，调节时间和响应速度上都优于固定参数的模糊控制器，体现了参数自调节的重要性和必要性。如图5-15所示为常规PID、基本模糊控制和自适应模糊控制三种控制方式在不同强度的冲击负荷下的仿真曲线图。-61-n浙江工业大学硕士学位论文5PID4自适应模糊模糊/m3g/L2溶解1氧浓度000.0050.010.0150.020.0250.030.0350.040.0450.05时间/day图5-15不同冲击负荷下三种控制方式的比较5.4.4外部干扰时系统性能分析由于控制系统在实际废水处理过程中，活性污泥法工艺在进水底物溶度和微生物新陈代谢上很大的随机性和未知性，反应过程中不确定性也会影响到溶解氧的实时控制。如图5-16所示为常规PID、基本模糊控制和自适应模糊控制三种控制方式在系统外部干扰存在时的仿真曲线图。从仿真曲线可知，在外部脉冲输入的干扰下（时变点），采用常规PID控制方式的抗干扰能力最弱，溶解氧严重偏离设定值，且需要很长的时间才能恢复；模糊控制方式较PID控制方式强，但是也有不少的偏离；自适应模糊控制方式抗干扰能力最强，表现出很好的控制质量，保证了系统的稳定性，体现了参数自整定模糊控制在废水处理过程控制中的优越性。32.5时变点模糊PID2/m自适应模糊g/L1.5溶1解氧浓0.5度000.0050.010.0150.020.0250.030.0350.040.0450.05时间/day图5-16外部干扰存在下三种控制方式的比较-62-n浙江工业大学硕士学位论文由第二章的描述可知微生物废水处理过程中的同步硝化与反硝化反应，短程硝化与反硝化反应在节能、缩短水力停留时间和处理时间、减少污泥排放量上都有明显的优势，因此，维持水中溶解氧浓度在合适的范围内是系统控制策略实施的关键，这样既能保证废水处理的高效率性和彻底性，又能节能降耗，以最短的处理时间达到最好的处理效果。常规的PID控制和固定参数的模糊控制方式，无论在响应时间、超调大小、调节时间方面都较差，对于系统在水质参数和外部干扰的存在的情况下，控制效果都不太理想，鲁棒性较差。自适应模糊控制方法采用基于比例因子在线调整方式，实现了参数的自整定，控制效果好，能满足实际控制需求，特别是在水质参数剧烈变化的时候，依然能做到快速响应，准确跟踪，保证了出水水质。5.5本章小结本章首先介绍了模糊控制器的基本原理和设计步骤流程，建立了基于溶解氧的模糊控制器。通过搭建仿真系统，比较了常规PID、基本模糊控制和自适应模糊控制在冲击负荷、不同冲击负荷、抗干扰性上的不同响应曲线，验证了自适应模糊控制器具有良好的控制性能和鲁棒性，满足废水处理控制系统的需求。-63-n浙江工业大学硕士学位论文第6章控制系统的测试6.1系统调试6.1.1硬件调试硬件调试主要包括采集从站、控制从站中STM32最小系统电路调试、各传感器信号检测电路调试、CAN通信电路调试、继电器电路调试和数模转换电路调试等。（1）STM32最小系统电路调试最小系统电路是整个采集板和控制板工作的基础，首先，应确保电路没有出现虚焊和漏焊的现象。检查电路并供电后，用万用表测得电路中12V、5V、3.3V电压是否正常，最后通过JTAG下载电路烧录一个简单的点亮LED灯的程序到STM32中，如果灯亮，则表示STM32最小系统工作正常。（2）信号检测电路调试首先完成信号检测电路的正确焊接，然后逐个调试信号检测电路。如调试PT100温度检测电路：根据PT100技术资料可知，温度测量是通过电阻值的变化来表现的，利用PT100温度和电阻的对应关系，测试不同的电阻值，看电压输出是否按预期的变化。（3）CAN通信电路调试首先完成CAN通信电路的正确焊接，然后根据CAN协议转换器的工作模式，配置好相应的参数，并下载CAN通信程序到STM32中。最后将采集板、CAN协议转换器和PC连接起来，通过串口调试助手观察命令收发是否正常。（4）继电器电路调试首先完成继电器电路的正确焊接，然后将已写好的简单的I/O控制程序通过JTAG下载到控制板中。用两个万用表分别测STM32的I/O端口电平和继电器输出端口的变化是否同步，如果为机械继电器，当继电器通断状态改变时，会听到滴答的响声。（5）数模转换电路调试。首先完成数模转换电路的正确焊接，然后将写好的DA程序通过JTAG下载到控制板中，数值量范围为0x0000~0x0FFF，并用万用表测得DAC7725输出端电压变化是否和代码中预先设置的一致，模拟量变化范围为0~5V。-64-n浙江工业大学硕士学位论文6.1.2软件调试软件调试主要包括采集从站采集软件调试和控制从站控制软件调试。（1）采集从站软件调试首先在Keil4编程环境下通过JTAG将采集软件下载到采集从站的采集板中，同时将采集板、CAN协议转换器、串口线和PC机连接起来。在PC上打开串口调试助手，勾选16进制发送和接收（因为收发命令均为16进制），然后在串口调试助手的发送区输入数据采集（读寄存器）命令：01030001000415C9，命令中01表示采集从站地址；03表示读寄存器功能；04表示连续读取4个寄存器，最后观察串口调试助手的接收区。如图6-1所示为串口调试助手命令响应状态，由图可知返回命令中01表示采集从站地址；03表示03功能码，读寄存器功能；08表示8个字节的数字量，正好是4个寄存器的内容；最后两个字节是ModbusCRC校验位，说明采集板命令响应正确。图6-1串口调试助手03功能命令响应（2）控制从站软件调试首先在Keil4编程环境下通过JTAG下载器将控制软件下载到控制从站的控制板中，同时将控制板、CAN协议转换器、串口线和PC机连接起来。在PC上打开串口调试助手，勾选16进制发送和接收，然后在串口调试助手的发送区输入相关命令。其中，对曝气机和蠕动泵操作的模拟量控制命令为06功能码，对进水泵、出水泵和搅拌电机操作的是开关量控制命令为0F功能码。例如，对曝气机操作：02060001011119A5，数字量为-65-n浙江工业大学硕士学位论文0x0111，对应的模拟输出为0.335V，与实际测得数据相同。对搅拌机操作：020F00010010021000FAC1，命令发送后搅拌机以恒定转速转动。如图6-2和图6-3所示为串口调试助手分别发送两种命令时的响应状态，由图可知命令发送与响应的格式一致，说明控制板命令响应正确。图6-2串口调试助手发送06功能命令响应图6-3串口调试助手发送0F功能命令响应-66-n浙江工业大学硕士学位论文6.2系统测试在系统测试前，需将各个模块进行单独调试，确保系统电路工作正常，通信功能正常，运行过程中能准确发送和响应相关的命令，即程序无BUG，系统不死机。系统测试主要进行了温度测试、pH测试、溶解氧测试和ORP测试。（1）温度测试在系统温度测试过程中，首先初始化并配置系统参数，然后将PT100温度传感器分别置入0℃、20℃、40℃、78℃和100℃的水中，观察STM32中的数据寄存器中上AD976A转换的数字量，经对比和分析，证明系统测试正常，可以正确检测水体的温度值。温度测试对照如表6-1所示。表6-1温度测试对照表测试温度（℃）PT100实际阻值（Ω）查表得PT100阻值（Ω）AD976A数字量（16进制）0100.3100.000x03D420108.5111.670x19FA40116.0115.540x31AA78131.8130.130x5CBC100140.1138.510x6144（2）pH测试通过查看pH电极的技术手册如表6-2可知，温度为25℃时，pH值与电位差的对应关系。通过实验室学生电源模拟pH电极电压输出，读取经AD976A转换后放入数据寄存器中的值。如表6-3所示，可知检测到的pH与实际电压数字量之间的数值关系，显示出了线性关系，其中，当电极电压为负压时，AD976A的数字量以补码的形式显示。表6-2pH值与电位差的对应表pH0123456E/mV414.4355.2296.0236.8177.6118.459.1pH78910111213E/mV0-59.1-118.3-177.5-268.7-296.0-355.1-67-n浙江工业大学硕士学位论文表6-3pH输入电压与输出数字量的测试表电极电压（mV）AD976A数字量（16进制）3500x1AF12500x131B1470x0B3A00x0000-1550x8C59-2750x95A1-3270x99BB（3）溶解氧测试在进行溶解氧测试前，首先将溶氧电分别极置于pH为6.86、4.01、6.86的缓冲溶液内，持续两分钟的电极活化，然后由外置电源提供0.7V的极化电压，两小时后可将电极接入电路进行测试。溶氧电极的输出电流范围为0~60nA，在测试过程中尽量保持电极稳定，观察AD976A的数字量得表如下。由表6-4可知，水中溶解氧的变化随着电流上升，数字量输出也逐步增加，呈线性关系，表明系统测试正常。表6-4溶解氧实际测试表电极电流（单位nA）AD976采集数字量（10进制）011032720655401300601998（4）ORP测试在进行ORP测试前，首先在室温25℃时，将电极放入pH为7.00的饱和醌氢醌缓冲液中，用电压表毫伏档测得读数E1为86±15mV，然后用蒸馏水将电极洗净，再将电极放入pH为4.00的饱和醌氢醌缓冲液中，等待1分钟读数稳定后测得读数E2为270±15mV，此时E1和E2的差大于170mV，证明ORP电极工作正常。接入ORP信号检测电路进行测试，分别用这两种缓冲液，测得对应的AD976A的输出数字量如表6-5所示的对-68-n浙江工业大学硕士学位论文应关系，可知ORP测得的数字量与两种标准缓冲液呈线性关系，表明系统测试正常。表6-5ORP实际测试表不同电位的缓冲液万用表测得电压（mV）AD976采集数字量（10进制）pH=4.00的醌氢醌缓冲液270884pH=7.00的醌氢醌缓冲液86281综上所述，系统搭建完毕后可以对各个检测参数进行测试，测试结果表示系统能正常运行。如图6-4所示，系统测试概况；图6-5为组装中的采集从站和控制从站。图6-4系统测试图6-5组装中的采集从站和控制从站6.3本章小结本章主要对控制系统进行了调试和测试。系统调试主要是硬件调试和软件调试。测试包括温度测试、pH测试、溶解氧测试和ORP测试。调试和测试结果表明系统能正常运行。-69-n浙江工业大学硕士学位论文第7章结论与展望7.1结论针对目前废水处理过程控制存在的诸多问题，分析了废水处理过程具有高非线性，强耦合性、大滞后性和不确定性的特点，提出以改良活性污泥法应用于一体化生物反应器上，同时对重要被控参数溶解氧浓度采用模糊控制的策略，使控制系统能灵活曝气，弱化了按固定时序控制的工艺流程，从而有效的避免了过度曝气造成能源浪费和曝气不足影响微生物活性的问题。设计的自适应模糊控制器区别于传统的模糊控制器和PID控制器，具有自调整能力，经过仿真对比，表明模糊控制器具有响应迅速，超调较小，鲁棒性好的特点，能较好的满足废水处理需求。论文主要工作完成如下：（1）查阅大量的废水处理相关文献，对废水处理过程和控制机理有一定的了解，弄懂了废水处理中生物脱氮除磷的基本原理，学习了嵌入式技术、测控技术及智能控制在废水处理领域的应用，结合自身所学和设计经验，构建了一套小型一体化废水处理生物反应器智能控制系统。（2）根据废水处理控制系统特点和需求分析，提出了以改良型的活性污泥法工艺应用于一体化生物反应器上的废水处理方案，并且以溶解氧浓度为主要被控参数的一体化废水处理控制系统。完成了系统的整体结构设计和各部分的功能设计等。（3）完成了控制系统的硬件设计，即采集从站和控制从站的硬件电路设计。分别对主要器件选型、STM32主控MCU的外围电路、通信电路、信号采集电路和执行器控制电路等进行了描述。利用AltiumDesigner软件绘制了采集从站和控制从站的电路原理图，并进行了PCB的设计，完成了采集从站与控制从站的硬件电路焊接与调试，实现了控制系统水质参数数据获取稳定、各执行器操作正常、系统通信稳定等。（4）完成了控制系统的软件设计，主要包括下位机软件和上位机软件。给出了系统软件整体结构图，并分别对软件开发平台、Modbus-RTU通信协议、采集从站采集软件、控制从站控制软件和监控主站监控软件进行了描述。（5）针对废水处理过程中溶解氧溶度的变化特性，设计了以自适应模糊控制器为核心的控制，利用MATLAB软件进行模糊控制算法设计，通过上位机软件的调用，实现溶解氧浓度的模糊控制。Simulink仿真结果表明系统控制品质好，超调量较小，响应速度快，-70-n浙江工业大学硕士学位论文抑制外部环境扰动能力较强，鲁棒性好，达到了预期控制目的。7.2展望虽然在课题的研究与工作展开过程中，取得了一些进展，但是还是存在很多方面的不足。在以后的研究和工作中需从以下几个方面进行深入挖掘和分析，以便能改进废水处理过程控制的方式和方法，优化废水处理效果：（1）本系统以DO为主要被控参数，但是废水处理过程包含了复杂的物化反应和生化反应过程，参数和变量较多。文中只实现了多参数的检测，如DO、ORP、pH等，如果能将多参数的检测与控制协调起来，进一步研究它们在处理过程中与水质之间的关系，对废水的更深层次处理具有重要意义。（2）小型一体化废水处理控制系统具有投资少、占地面积小、运行管理方便的特点。同时可以结合不同的处理工艺和控制策略，发展成多种类型的废水处理生物反应器。本文以IASBR为主体工艺，可结合其他不同处理工艺，如A/O、A2/O、MBR等，达到更好的处理效率和效果。（3）研究表明智能控制在废水处理上的应用是必要的，本文仅仅只讨论用模糊控制的方法，来解决废水处理这一复杂系统的控制问题。此外，智能控制还包括神经网络控制、遗传算法、专家控制等，实现多种不同智能控制有机结合，在特定废水处理工况下有针对性的组合与匹配，并在实际运行中不断优化控制，是未来废水处理的重要研究方向。-71-n浙江工业大学硕士学位论文参考文献[1]陈进东,潘丰.污水处理控制系统设计[J].自动化与仪表,2008,(06):33-36.[2]施汉昌.污水处理技术的研究与进展[J].给水排水,2013,39(2):1-3.[3]黄晓琪.污水处理过程节能优化控制方法的研究[D].北京工业大学,2013.[4]邱勇,施汉昌.污水处理厂自动控制系统的全流程策略与方法[J].中国给水排水,2011,2(3):16-19.[5]董继先.废水一体化处理设备的研究进展[J].轻工机械,2006,24(3):33-36.[6]PROMINENTPRODUCTIONS[EB/OL].http://www.prominent.com.cn.[7]Pristine.PRISTINEAquariusBulkWaterTreatmentComponents[EB/OL].http://www.pristine.ca/aquarius.html.[8]张亚雷,赵建夫,吴勇等.AmOn一体化污水生物处理装置的开发[J].中国给水排水,2005,21(1):72-74.[9]蒋展鹏,钟燕敏,师绍琪.一体化A/O生物膜反应器处理生活污水[J].中国给水排水,2002,18(8):9-12.[10]王琳.污水处理工艺一体化生物反应器的研究现状与发展[J].广东化工,2010,37(5):301-303.[11]SuGX.Novelandhighlyeffectivewastewatertreatmentfacilityintegralbiologicaldrumreactor[J].Tech&EquipmentEnvironPollControl,2003,4(2):77-80.[12]王艳青.移动式一体化污水处理设备的研究进展和展望[J].环境保护与循环经济,2014,34(11):40-42.[13]GarrettMT.Instrumentation,controlandautomationprogressintheUnitedStatesinthelast24years[J].WaterScienceandTechnology,1998,37(12):21-25.[14]马勇,彭永臻.ICA技术在污水厂的应用现状及发展[J].中国给水排水,2007,23(12):11-15.[15]刘建勇,周雪飞,顾国维等.智能控制在污水处理中的应用现状[J].中国给水排水,2002,18(11):22-25.[16]叶洪涛,覃金飞.污水生化处理系统中的智能算法及其应用[J].安全与环境工程,2013,20(5):74-79.[17]TongRM.Afuzzycontroloftheactivatedsludgewastewatertreatmentprocess[J].Automatica,1980,16(6):695–701.[18]TayJH.Afastpredictingneuralfuzzymodelforhigh-rateanaerobiewastewatertreatmentsystems[J].Waters,2000,34(11):2849–2860.[19]MeyerU,HPopelHJ.Fuzzy-controlforimprovednitrogenremovalandenergysavinginWWW-plantswithpre-denitrification[J].WaterScienceandTechnology,2003,47(11):69-76.[20]BarnettMW.Knowledgebasedexpertsystemapplicationsinwastewateroperationandcontrol[J].ISATrans,1992,31(1):53–60.[21]WanTJ.Anapplicationofartificialneuromolecularsystemforeffluentqualitypredictionofwastewatertreatmentplant[J].ChineseInstrumentEnvironmentEngineering,2000,10(3):155–162.-72-n浙江工业大学硕士学位论文[22]CinarO.Newtoolforevaluationofperformanceofwastewatertreatmentplant:Artificialneuralnetwork[J].ProcessBiochemistry,2005,40(9):2980–2984.[23]王静.污水处理曝气过程的智能融合控制技术[J].西南大学学报,2012,34(7):120-124.[24]朱晓峰.基于智能PID的废水处理pH值控制系统的设计[J].工业控制计算机,2012,25(1):1-3.[25]杨平.污水处理中溶解氧专家模糊控制系统的研究[J].沙洲职业工学院学报,2012,15(1):13-18.[26]周小波.污水处理智能控制系统的研究进展[J].水处理技术,2007,33(3):6-10.[27]欧林林,王先路等.活性污泥系统中溶解氧模糊控制器的研究[J].控制系统,2003,18(2):28-30.[28]杨志,梅小艳.污水处理中基于仿人智能的DO参数控制系统[J].智能控制技术,2006,20(2):100-104.[29]梅小艳,杨志,查智.污水处理中基于仿人智能的DO参数控制策略[J].重庆大学学报,2006,29(11):101-104.[30]梁继东.人工湿地污水处理系统研究及性能分析[J].生物学杂志,2003,22(2):49-55.[31]曾薇,彭永臻.SBR法曝气的模糊控制[J].哈尔滨建筑大学学报,2002,35(1):53-57.[32]商敏儿.活性污泥法污水处理过程自动控制的研究现状[J].环境污染治理技术与设备,2002,3(1):83-87.[33]宋铁红,张芳.寒冷地区中小型污水处理厂自动控制系统[J].水污染防治,2007,33(3):1-4.[34]陈清后.影响生物脱氮除磷的因素[J].污染防治技术,2007,20(1):41-42.[35]AboodAR,BaoJ,DuJ.Non-biodegradableIandfillleachatetreatmentbycombinedprocessofagitation,coagulation,SBRandfiltration[J].WasteManagment,2014,34(2):439–447.[36]MorgenrothE,WildererPA.Aerobicgranuleinasequencingbatchreactor[J].WatRes,1997,31(12):3193–3194.[37]10.4寸微嵌工控平板产品手册[EB/OL].http://www.wqlcd.com/new/product_list.asp?keyno=37.[38]BOSCHLtd.CANSpecificationRev2[EB/OL].http://bosch.com.[39]NumitorGerd.Stm32[M].FluPress:InternationalBookMarketServiceLtd,2012.[40]ChuLZ,BinHY.Development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