自動控制技術的發展與應用

摘 要：通過文獻查閱的方法大致闡述了自動控制技術在國內的發展歷程。以自動控制技術在工業污水中的運用為主要方向，詳細介紹了SBR法在污水處理中的運用并對未來自動控制技術的發展趨勢做出預測。

關鍵詞：自動控制；污水處理；模糊神經網絡

Development and Application of Automatic Control Technology

- Treatment of industrial sewage

ZhuXin Gao

（College of Chemical Engineering， Sichuan University， Sichuan Province，610207）

ABSTRACT： The development of automatic control technology in China is outlined by means of literature review. Taking the application of automatic control technology in industrial sewage as the main direction， the application of SBR method in sewage treatment is introduced in detail， and the development trend of automatic control technology in the future is predicted.

Key words： automatic control， sewage treatment， fuzzy neural network

1.自動控制技術的歷史

自動控制技術的歷史十分久遠，自它誕生之后，一直極廣泛地被運用在工業、農業、軍事以及日常生活中。伴隨科學技術的發展，人們不再局限于規則的單變量定常系統，而是尋求對多輸入多輸出的復雜時變系統的控制。當前社會通用的自動控制技術大部分覆蓋了工業 PC、PLC 以及 DCS[1]。在目前情況下來看，PLC處于自動控制技術的主導地位。在現代，自動化控制主要應用在自動處理工業過程的故障、提升自動控制設計質量和實驗室的自動化等。隨著時代變遷，將自動控制技術與網絡技術、計算機信息技術、人工智能技術等相互融合將成為新時期自動控制技術發展的一個重要趨勢。現代大系統與智能控制理論正是與網絡信息技術相接后的自動控制理論發展新歷程。我國關于污水處理方面的自動化控制發展較晚，但是經過近30年的發展，自動化控制水平有了顯著的提升和進步。當前我國常見的污水處理措施是：采用活性污泥、厭氧生物、生物膜、生物塘等相關物質進行處理[2]。

2.自動控制技術的階段

自動控制從技術上的大致上經歷了三個階段：

1）PLC階段：PLC是基于計算機技術的一種工程控制的裝置：具有實時開關、適應性較強以及抗擾、可互聯等優勢。

2）DCS階段：DCS是計算機技術、自動控制技術、通信技術、CRT顯示技術相結合的一種控制技術[3]。其相較PLC階段，發展得更為全面靈活。

3）FCS階段：FCS控制是以DCS控制系統為基礎發展而來的，同樣采用了中央控制分部的形式，但較于DCS具有更強的包容性，因為它是完全開放式的且全數字化。

3.目前污水處理中的不足

在目前的污水處理中，有一個比較顯著的問題是：采集的參數不足以準確地反映實際情況。目前，大多數水質監測系統是以水質中的DO，PH值以及ORP等易于監測、波動較小的物質或性質作為參數來進行判斷，而這些物質并不能實時變化。在這樣的情況下，倘若遇到特殊的、危險的污水生化反應，將會導致巨大安全隱患。因此，如何改進現場檢測裝置，使其可以檢測出直接反映水質情況的參數是不容忽視的。為了將自動控制更為精確化和使其具有更強適應性，智能化成為自動控制技術的一個前途甚明的發展方向。其中包含的模糊控制、神經網絡以及專家控制都在污水處理上有具體的應用。

4.控制方式在污水處理中的應用

模糊控制主要指將已有的經驗表達成語言形式的一種規則。由于其能很好地將大量的知識簡單地表達，不拘于之前的固定的數學模型，對于復雜非線性的控制極為適宜，因而其在控制領域備受青睞。然而模糊控制在學習方面存在弱勢，于是人們便將其與神經網絡技術相結合組成了---神經模糊控制。神經網絡技術是一項以學習、包容、自適和預測見長的技術，可以無限逼近和估測非線性關系。但它也有不足：表達知識較為緩慢。在將其與模糊控制結合后兩者相互彌補[4]。

目前，這種技術比較常見的應用是SBR系統的設計。序批式活性污泥法（SBR）是利用污泥中微生物的反應活動來清除污水中不利物質的一種非常有效方法，該方法具有高清潔、高環保和低耗能的特點。一般來說，SBR工藝可以分為進水、反應、沉淀、排水、泥以及閑置這幾個階段[5]，其中反應階段主要流程是曝氣。其中，神經模糊控制最常被應用于第二階段（曝氣）。當我們對污水中的反應情況進行檢測時，除了監測水質本身外就是污水中沉積物的情況。在沉積物中，往往存在大量的微生物，這些微生物在反應過程中會消耗大量的氧氣，我們可以就此選取檢測參數。

控制變量和參數：生化需氧量可以反映污水中可被微生物分解的有機物總量；化學需氧量則表示不能被微生物分解的有機物總量?；旌弦簱]發性懸浮固體是通過測定單位體積污水中有機性固體的質量來反映微生物的濃度。溶解氧濃度決定了微生物的生長速率，它可由曝氣量控制。微生物的濃度則決定了污水中的有機物能否被完全分解以達到凈水的目的。

在實行自動控制時，我們常以曝氣量作為控制量，而溶解氧濃度則是作為被控制的量。系統可以從各種傳感器中獲得信號，以此為依據去檢查運行的狀態，之后推斷出一個更為適宜的濃度。在這之后，專家系統會把這個數據返還給模糊神經網絡，模糊神經網絡會把當前狀態與通過網絡預測方式得到狀態的進行比較，判斷該值的變化情況。專家系統根據當前所獲參量以及神經網絡預測的曝氣池狀態判斷是否采用這個溶解氧濃度。當然。如果估測結果不是所希望的，那么專家系統將繼續給出一個濃度，重新進行另一次測試，直到最終找到適宜的溶解氧濃度。

5.結語

隨著自動控制技術的迅速發展，我們擁有更加完備的控制系統和更智能化的運行模式。在自動化突破舊規搭上了計算機科學技術的快車之后，就注定會開啟一段新的旅程。雖然自動控制技術已經發展到了一定的階段，也有了頗豐的成就，但是未來的路依舊漫長與崎嶇，尚需我們靜下心來拓寬視野、打下基礎、細細思索、邁開腳步。

參考文獻：

[1].黃超.自動控制技術發展趨勢研究[J].電腦迷，2017（04）：69.

[2].趙利梅，趙利君.自動控制系統在污水處理中的應用[J].電子技術與軟件工程，2016（23）：140.

[3].李國偉.論污水廠節能降耗自動控制技術[J].科技視界，2018（04）：226-227.

[4].陳擁軍，張鳳翥.模糊控制與神經控制的比較[J].北方交通大學學報，1999，23（2）：49-51.

[5].高文琪，吳守霞.自動控制在污水生物處理技術中的應用[J].自動化與儀器儀表，2015（01）：117-118.

作者簡介：

高竹馨（2000.3.27），女，漢，四川省天全，本科，研究方向：過程裝備與控制工程