一種污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法
【專利摘要】一種污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法，涉及一種污水處理狀態(tài)估計方法，該方法提出設(shè)計污水處理過程傳感器網(wǎng)絡(luò)的方法，給出將過程解耦為適合于分布式狀態(tài)估計的子系統(tǒng)方案，將復(fù)雜污水處理過程進行子系統(tǒng)分解。給出具體的分布式擴展卡爾曼濾波器設(shè)計方案及不同的濾波器之間實現(xiàn)分布式狀態(tài)估計合作協(xié)調(diào)的具體策略，建立污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法。在不同天氣情況下分別比較了分布式擴展卡爾曼濾波及集中擴展卡爾曼濾波的估計性能，充分說明了該分布式擴展卡爾曼濾波方法可以在不同的噪聲干擾情況下保證更穩(wěn)定的性能。該方法實現(xiàn)對污水處理過程的分布式狀態(tài)估計。
【專利說明】
一種污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種污水處理過程的狀態(tài)估計方法，特別是涉及一種污水處理過程的 分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 污水處理過程是水資源再循環(huán)利用中的關(guān)鍵步驟，該過程集成了復(fù)雜的生化及物 理現(xiàn)象。污水處理廠(Wastewater treatment plant, WffTP)是一個典型的包含序列生化反 應(yīng)器及沉降池的大規(guī)模非線性系統(tǒng)，其出水質(zhì)量是關(guān)系到環(huán)境可持續(xù)發(fā)展及世界和平與安 全的重大問題。由于WWTP的污水輸入流量及組分的頻繁變化，使相關(guān)水處理過程的狀態(tài)估 計及控制系統(tǒng)設(shè)計都面臨著巨大挑戰(zhàn)。
[0003] 近年來關(guān)于水處理過程的典型比例-積分控制(PI)、模型預(yù)測控制(MPC)及經(jīng)濟模 型預(yù)測控制(EMPC)都有了一系列研究成果，但關(guān)于水處理過程的狀態(tài)估計方法卻鮮有報 道。由于水處理過程中存在大量不可測的變量，因而有效的狀態(tài)估計方法是關(guān)系到過程控 制及監(jiān)視效果的重要課題。非線性系統(tǒng)常用的狀態(tài)估計方法有擴展卡爾曼濾波(EKF)及滾 動時域狀態(tài)估計(MHE) 13EKF和MHE在較高條件要求下都能獲得比較理想的估計性能，但由于 EKF在執(zhí)行過程中更為簡單有效，計算量小，故更受歡迎。
[0004] 現(xiàn)有污水處理過程中的擴展卡爾曼濾波都僅限于在集中框架下執(zhí)行，從容錯角度 來講具有較大的局限性。污水處理系統(tǒng)通常由多個單元操作(生化反應(yīng)器、沉降池)構(gòu)成，各 單元之間通過物料、能量及信息傳遞等相互關(guān)聯(lián)。傳統(tǒng)上，這些單元的信息管理、控制系統(tǒng) 設(shè)計和優(yōu)化過程都相對獨立，一般可采用分散式系統(tǒng)進行控制。但由于分散式控制不考慮 子系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)，各子系統(tǒng)控制器之間缺乏協(xié)調(diào)與配合，因此很難得到全局最優(yōu)的控制 性能。
[0005] 近年來，得益于信息技術(shù)的不斷提高，分布式控制系統(tǒng)得到了極大的關(guān)注和發(fā)展， 被廣泛認為是極具競爭力、非常適合于流程工業(yè)的新一代先進控制系統(tǒng)。分布式控制系統(tǒng) 通過各個子系統(tǒng)之間的通訊進行信息交換，并基于交換的信息對子系統(tǒng)之間的操作進行協(xié) 調(diào)、對子系統(tǒng)間關(guān)聯(lián)進行補償。分布式系統(tǒng)結(jié)構(gòu)由于其結(jié)合集中式結(jié)構(gòu)在性能上的優(yōu)越性 及分散式系統(tǒng)在架構(gòu)上的靈活性，同時彌補前者計算量大、容錯性能差及后者穩(wěn)定性、性能 難以保證的不足，得到學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注與重視。本發(fā)明旨在建立針對污水處理 過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于提供一種污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方 法，實現(xiàn)對污水處理過程的分布式狀態(tài)估計。和集中擴展卡爾曼濾波相比較，該方法可以在 不同的噪聲干擾情況下保證更穩(wěn)定的性能。
[0007] 本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的： 一種污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法，所述方法包括以下過程并 方法： 過程： (1) 子系統(tǒng)分解方案:提出設(shè)計污水處理過程傳感器網(wǎng)絡(luò)的方法，給出將過程解耦為適 合于分布式狀態(tài)估計的子系統(tǒng)方案； (2) 分布式擴展卡爾曼濾波設(shè)計:給出具體的分布式濾波器設(shè)計方案及不同的濾波器 之間實現(xiàn)分布式狀態(tài)估計合作協(xié)調(diào)的具體策略； (3) 性能分析:在好天、雨天、暴雨天下分別比較了分布式擴展卡爾曼濾波及集中擴展 卡爾曼濾波的估計性能，充分說明了該分布式擴展卡爾曼濾波方法可以在不同的噪聲干擾 情況下保證更穩(wěn)定的性能； 方法： 污水處理仿真模型由5個活性污泥反應(yīng)器和一個理想二次分離器構(gòu)成，在該污水處理 過程中，共使用78個常微分方程來描述全局過程動態(tài)，48個狀態(tài)可以被測量;每一個子系統(tǒng) 包含39個狀態(tài)方程及24個可測狀態(tài)變量。
[0008] 所述的一種污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法，所述子系統(tǒng)分 解過程中，首先要保證全局系統(tǒng)及各個子系統(tǒng)的可觀性。在子系統(tǒng)分解過程中還要依據(jù)以 下原則： (a) 盡量按照系統(tǒng)的物理特性進行分解； (b) 每一個子系統(tǒng)配備一個狀態(tài)估計器。
[0009] 所述的一種污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法，所述系統(tǒng)可觀 性分析，整個WWTP過程可以被分為以下兩個子系統(tǒng)： (1) 子系統(tǒng)1:二次分離器、厭氧反應(yīng)器1，2; (2) 子系統(tǒng)2:好氧反應(yīng)器3,4，5。
[0010] 所述的一種污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法，所述可觀性分 析得到兩個子系統(tǒng)的最小測量集如下： (1) 子系統(tǒng)1最小測量集： 二次分離器: 厭氧反應(yīng)器2: 麵|類_義 (2) 子系統(tǒng)2最小測量集： 好氧反應(yīng)器3: 今、si
[0011] 本發(fā)明的優(yōu)點與效果是： 本發(fā)明提出設(shè)計污水處理過程傳感器網(wǎng)絡(luò)的方法，將復(fù)雜污水處理過程進行子系統(tǒng)分 解，建立污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法，與集中擴展卡爾曼濾波比 較說明該分布式狀態(tài)估計算法在不同的噪聲情況下具有更穩(wěn)定的性能。
【附圖說明】
[0012] 圖1為分布式擴展卡爾曼濾波(Distributed Kalman filter)結(jié)構(gòu)示意圖； 圖2為污水處理過程(WffTP)簡化流程圖。
【具體實施方式】
[0013] 下面結(jié)合實施例對本發(fā)明進行詳細說明。
[0014] 本發(fā)明包括污水處理過程子系統(tǒng)分解方案;分布式擴展卡爾曼濾波器設(shè)計方案； 在不同天氣情況下，分布式擴展卡爾曼濾波方法和集中擴展卡爾曼濾波方法在污水處理過 程中的性能比較。在開環(huán)穩(wěn)態(tài)值對污水處理過程進行線性化;采用Popov -Be Ievich-Hautus (PBH)秩測試方法對污水處理過程各操作單元進行可觀性測試;將污水處理過程分解為可 進行分布式狀態(tài)估計的子系統(tǒng)。每個子擴展卡爾曼濾波方法包含預(yù)測步及更新步;每一采 樣時刻，各子擴展卡爾曼濾波器之間進行合作協(xié)調(diào)工作。性能比較，擴展卡爾曼濾波相對于 集中卡爾曼濾波方法，可以在不同噪聲干擾情況下表現(xiàn)出更穩(wěn)定的容錯性能。
[0015] 污水處理過程是一個復(fù)雜的非線性過程，為了確保系統(tǒng)的可觀性，首先計算系統(tǒng) 的開環(huán)穩(wěn)態(tài)值，在該穩(wěn)態(tài)值下對非線性系統(tǒng)進行線性化并得到線性模型，進而對該線性模 型進行可觀性測試。具體可觀性測試采用的是Popov-Belevich-Hautus (PBH)秩測試方法。 根據(jù)線性化模型后得到的系統(tǒng)矩陣A和C，計算可觀性矩陣，如果該矩陣滿秩則說明系統(tǒng)是 可觀的。對子系統(tǒng)也要進行相應(yīng)的可觀性測試。分析結(jié)果表明，二次沉降池要和反應(yīng)器1 一 起工作以保證該子系統(tǒng)的可觀性。在考慮系統(tǒng)物理特性及子系統(tǒng)間狀態(tài)數(shù)平衡的前提下， 將污水處理系統(tǒng)分為兩個子系統(tǒng)：（1)子系統(tǒng)1:二次分離器、厭氧反應(yīng)器1，2; (2)子系統(tǒng)2: 好氧反應(yīng)器3，4，5。每一個子系統(tǒng)包含39個狀態(tài)方程及24個可測狀態(tài)變量，并通過可觀性分 析得到兩個子系統(tǒng)的最小測量集。
[0016] 假設(shè)子系統(tǒng)狀態(tài)變量用％，％表不，可測輸出向量由3?.，於表不，則兩個子系統(tǒng) 可以由以下形式描述：
其中Wi，W2.分別表不子系統(tǒng)的過程噪聲，1V巧分別表不子系統(tǒng)的測量噪聲。
[0017] 分布式擴展卡爾曼濾波是在非線性系統(tǒng)線性化的基礎(chǔ)上設(shè)計的，每一個EKF包括 預(yù)測步及更新步。在每一個采樣時刻％，子系統(tǒng)I的擴展卡爾曼濾波器設(shè)計為如下： (1) 預(yù)測步： (2) 更新步：
在好天、雨天及暴雨天情況下分別對分布式擴展卡爾曼濾波及集中卡爾曼濾 波的性能進行了比較。參數(shù)^和Fi (〇)分別設(shè)定為
。結(jié)果表明，在好天情況下，分布式EKF和集 中EKF的平均估計誤差分別為2.4144和2.7214,最大估計誤差分別為4.5590和4.9174。分布 式EKF的平均誤差及最大誤差較集中EKF相比分別提高了 11%和7%。同時，分布式EKF每一時 亥IJ的計算時間為1.03秒，集中EKF的濾波器計算時間為1.82秒。在雨天情況下，分布式EKF和 集中EKF的平均估計誤差分別為2.4870和2.5673,分布式EKF的平均誤差較集中EKF相比提 高了3.1%。在暴雨天情況下，分布式EKF和集中EKF的平均估計誤差分別為2.3717和2.5651， 分布式EKF的平均誤差較集中EKF相比提高了7.5%。結(jié)果表明，擴展卡爾曼濾波相對于集中 卡爾曼濾波方法，可以在不同噪聲干擾情況下表現(xiàn)出更穩(wěn)定的容錯性能。
【主權(quán)項】
1. 一種污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法，其特征在于，所述方法 包括W下過程并方法： 過程： 子系統(tǒng)分解方案:提出設(shè)計污水處理過程傳感器網(wǎng)絡(luò)的方法，給出將過程解禪為適合 于分布式狀態(tài)估計的子系統(tǒng)方案； 分布式擴展卡爾曼濾波設(shè)計:給出具體的分布式濾波器設(shè)計方案及不同的濾波器之間 實現(xiàn)分布式狀態(tài)估計合作協(xié)調(diào)的具體策略； 性能分析:在好天、雨天、暴雨天下分別比較了分布式擴展卡爾曼濾波及集中擴展卡爾 曼濾波的估計性能，充分說明了該分布式擴展卡爾曼濾波方法可W在不同的噪聲干擾情況 下保證更穩(wěn)定的性能； 方法： 污水處理仿真模型由5個活性污泥反應(yīng)器和一個理想二次分離器構(gòu)成，在該污水處理 過程中，共使用78個常微分方程來描述全局過程動態(tài)，48個狀態(tài)可W被測量;每一個子系統(tǒng) 包含39個狀態(tài)方程及24個可測狀態(tài)變量。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法， 其特征在于，所述子系統(tǒng)分解過程中，首先要保證全局系統(tǒng)及各個子系統(tǒng)的可觀性，在子系 統(tǒng)分解過程中還要依據(jù)W下原則:盡量按照系統(tǒng)的物理特性進行分解;每一個子系統(tǒng)配備 一個狀態(tài)估計器。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法， 其特征在于，所述系統(tǒng)可觀性分析，整個WWTP過程可W被分為W下兩個子系統(tǒng)： 子系統(tǒng)1:二次分離器、厭氧反應(yīng)器1，2; 子系統(tǒng)2:好氧反應(yīng)器3,4,5。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種污水處理過程的分布式擴展卡爾曼濾波狀態(tài)估計方法， 其特征在于，所述可觀性分析得到兩個子系統(tǒng)的最小測量集如下： 子系統(tǒng)1最小測量集： 二次分離器： 厭氧反應(yīng)器2: C?% εδ跨必;^5%5越>:左 子系統(tǒng)2最小測量集： 好氧反應(yīng)器3:'曰?03.>￡'￡30^..3。1"5馬.，知^戰(zhàn)3。
【文檔編號】G06F17/50GK105844058SQ201610242755
【公開日】2016年8月10日
【申請日】2016年4月19日
【發(fā)明人】曾靜, 袁德成, 李金娜
【申請人】沈陽化工大學(xué)