吴裕高先生，华南理工大学自动化学院　硕士研究生；朱学峰先生，教授，博士生导师。

关键词：混凝剂投加　神经网络　模糊控制　专家系统　流动电流　透光脉动　

　　混凝剂投加是自来水生产过程中净水处理的重要环节。准确地投加混凝剂可有效地减轻过滤、消毒设备负担。近年来，此问题受到控制与制水领域科技工作者的高度关注。人工智能在理论和应用上的发展，使其用于混凝剂投加的控制过程。主要有基于神经网络、模糊逻辑、专家系统等控制或将几种方法融合的集成智能控制方法。同时，随着水处理理论和技术的发展，出现了基于流动电流和透光率脉动的单因子控制方法。本文将分别对基于人工智能和单因子的投药控制系统进行论述。

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一 基于人工智能的投药控制系统

　　此类系统具有自学习、自适应、自组织能力，能自动辨识被控过程参数、自动整定控制参数和适应被控过程参数变化，实现仿人控制。

1. 基于神经网络的投药控制

　　人工神经网络是由人工神经元互连组成的网络，它能接受并处理信息。神经网络控制的关键是根据实际情况选择输入输出参数、网络拓扑结构和学习算法，使用有代表性、全面性的训练样本对神经网络进行训练。
　　神经网络在自来水投药控制系统中大多用来对非线性过程进行模型预测，然后再与其他方法结合进行自动控制。
　　与传统混凝投药控制方式相比，采用神经网络控制方式有以下特点：
　　(1)网络具有自学习、自适应性。利用系统过去的数据记录，可对网络进行训练，可根据水质参数变化实现投药量预测控制。
　　(2)神经网络可任意逼近非线性函数，使基于神经网络控制成为实现混凝投药这一复杂的非线性系统控制的一种有效途径。
　　(3)神经网络具有高度并行结构和并行实现能力，有较好的故障容错能力和较快的总体处理能力，可实现混凝投药系统在线实时控制。
 
2. 基于模糊逻辑的投药控制

　　模糊逻辑控制是在传统计算机控制基础上实现人的思维、判断和推理过程，基于模糊逻辑的投药控制系统是利用人的操作经验，为解决难于建立精确数学模型进行控制问题而提出的，它可模拟人类的思维方式进行推理，把人的控制经验定量化，模拟人的思维进行控制。与传统控制方法相比，模糊控制的方法不需知道被控对象的数学模型，对系统的干扰有较强抑制能力，克服了传统控制方法中过程复杂、结果不准确、对变化及干扰适应和抑制能力差等不足。
　　为进一步提高控制系统性能，模糊控制常和其他控制方法结合，共同控制被控对象。在净水处理中，常见的有自学习模　糊控制、模糊神经网络控制(FNN)等。近来出现的基于模糊神经网络的多传感器自适应信息融合，利用神经网络可并行处理及动态学习和模糊控制的逻辑推理特点，实现多传感器信息的局部决策、全局融合，同时在线自适应调整模糊神经网络的参数和融合权值，达到自适应融合和控制的目的，使采用多传感器自适应融合的控制方法不仅具有较强容错性、较高检测与控制精确度，还增强了系统灵活性和智能性。

3. 基于专家系统的投药控制

　　专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统，它根据某领域专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，解决那些需要人类专家处理的复杂问题。专家系统还具有通过自学习掌握新经验以逐步完善系统的能力。
　　由于自来水处理过程的滞后性太大，采用传统基于反馈控制不能达到良好的控制效果。通常采用前馈—反馈控制结构的专家控制系统，前馈实时专家控制器主要是为克服系统的大时滞性；反馈控制则主要是抑制干扰影响。前馈专家系统相当于前馈控制器，可根据原水浊度、温度、pH值等估算出大致加药量；反馈控制器是比例或PID控制器，它能根据出水浊度对投药量做微调。最后，结合实时水流量将数据送至执行机构。其中前馈专家控制器是整个系统的核心，其性能好坏直接影响到整个系统的性能。由于专家系统在决策加药量时充分考虑了多个主要因素的影响，所以比建立简单数学模型有更好控制效果。
　　近来在前馈专家控制器设计中采用根据以往经验来解决新问题。它和基于规则或模式等形式的推理机制相比具有案例建立方便；解决问题简单快速，效率高；案例库维护、自学习方便的优点。

二 基于单因子控制的投药控制系统

　　国内的一些研究表明，某些表征混凝状态的中间变量(如流动电流、透光率脉动检测值)，与混凝剂投量间是相关的，因此可利用对其(单因子)检测值的控制，实现对混凝剂投加量控制。

1. 基于流动电流的投药控制系统

　　流动电流检测法是利用检测凝聚过程的微观特性，即胶体粒子表面流动电荷的变化，使只需流动电流单因子就有可能对投药量进行控制。与传统混凝投药自控技术相比，该方法具有检测控制变量单一、设备简单、操作方便、生产安全可靠、提高水质、节省药剂显著等优点。流动电流混凝投药自控系统是混凝领域中应用较为成功的自控系统。在国内外得到广泛的应用。
　　在实际使用中，流动电流值大小受到原水浊度、有机污染物、混凝剂种类、水量变化等因素的影响。表现为高浊度的原水易对取样、检测系统造成堵塞和干扰；有机污染物会改变水中胶体的表面特性，产生胶体保护现象，改变检测器探头的表面特性，使检测值发生偏差；水量的变化影响控制系统中流动电流设定值的变化，与流动电流设定值存在正相关关系，在同等出水水质要求下，水量越大，流动电流设定值越高，反之，水量越小，流动电流设定值越低。一般当流量瞬时变化不很大时，凭流动电流单一因子就可有效地进行投药量调节。当水量变化量超过一定限度时，流动电流值无法稳定在设定值周围，混凝投药自控系统发生大幅度的震荡，沉淀水浊度不断恶化。
　　为提高基于流动电流投药控制系统性能，有的采用串级控制、前馈反馈控制方式，在实际应用中取得了一定效果。将多传感器信息融合技术引入投药控制系统，将来自浊度仪、流动电流检测仪的流动电流值和絮凝式投影仪的信号通过神经网络进行融合，实现了对自来水浊度的精确测量，进而为实际应用中提高混凝投药控制系统性能提供了可能。

2. 基于透光率脉动的投药控制系统

　　悬浮液透光率脉动检测技术是近年来发展起来的一项新型光学絮凝检测技术。这种方法的优点是：(1)可在投药后1～2min内利用透过悬浮液的透光强度的波动状态迅速计算出絮凝后形成絮体的粒径变化，可提高系统的响应速度，有效消除系统的大滞后，实现在线连续检测，实时控制投药量。(2)不论使用何种混凝剂，靠何种机理发生混凝，只要混合后絮体粒径的相对大小发生变化，都可利用透光率脉动检测仪准确、灵敏地连续标识出其絮凝程度。(3)利用透光率脉动值的均方根同平均透光值的比值R来描述絮凝状态，从原理上消除了由于仪器误差而带来的测量误差，而且R值不受仪器透光壁面粘污和电子元器件老化、漂移的影响，不需标定和定期清洗。因此，这是一种非常有发展前景的检测技术。
　　透光率脉动检测值R反映投加药剂后，水样发生絮凝反应所形成的絮体粒径的相对大小，同时，在絮凝反应中，R值始终呈增加趋势，且与沉淀水浊度有很好的相关性。因此，可用R值作为控制参量进行控制。不同原水浊度条件下R值与沉淀水浊度的相关曲线如图所示。
　　常规浊度水是我国存在最为广泛的水源，因此，透光率脉动检测技术在常规浊度水中的应用将成为透光率脉动检测技术最有价值的应用。

三 结束语

　　本文分别介绍了基于人工智能和单因子的混凝投药控制系统，以流动电流或透光率脉动检测值作为被控变量的单因子混凝投药控制方法，抓住了反映混凝后浊度变化的根本特性，为进一步方便有效对混凝剂投加进行控制提供了一条途径。人工智能技术的引入，使投药控制系统具有自学习、自适应能力，为投药控制系统的扩大推广范围提供了可能性。随着人工智能技术的不断完善和发展，及对流动电流、透光率脉动单因子混凝投药控制研究的深入和工程化，将使基于　人工智能和单因子控制的混凝投药控制系统在实际中得到广泛应用。

（全文完）

来源：《世界仪表与自动化》

出版日期：2006年5月