混凝投药控制：模糊动态建模与预测方法

"该文章是关于水处理厂混凝投药装置的模糊动态建模与预测控制的研究，由Oladipupo Bello等学者发表在2014年的《电气系统与信息技术学报》上。文章提出了模糊模型预测控制（FMPC）策略来优化混凝过程，以确保对加药单元输出的有效调节。研究中，通过线性化的T-S模糊模型对多输入多输出（MIMO）过程进行了建模，该模型基于工厂实际数据集。控制器设计结合了T-S模糊模型和非线性模型预测控制（MPC）算法，展示出良好的设定点跟踪性能和干扰抑制能力，从而实现混凝控制和水处理过程的优化。关键词包括水处理厂、加药单元、模糊动态模型、模糊模型预测控制、线性化和优化。文章强调了混凝控制在水处理中的重要性，因为不恰当的混凝可能导致水质不达标、化学试剂浪费以及过滤效率下降。" 在水处理过程中，混凝阶段是一个关键环节，它涉及到在快速混合环境中加入适量的化学试剂以去除原水中的胶体和悬浮颗粒。传统的混凝控制方法可能无法有效应对水质变化和干扰，导致处理效果不佳。文章中提出的FMPC策略旨在解决这个问题，通过建立精确的模糊模型来模拟复杂的非线性过程，从而能够更准确地预测和控制加药量。 线性化的T-S模糊模型是一种将非线性系统转化为一系列线性子模型的方法，这种建模方式使得系统能够更好地适应不同的工作条件。在MIMO模型中，多个输入可以影响多个输出，这反映了水处理过程中化学剂量与多种水质参数之间的复杂相互作用。通过减法聚类从工厂的实际运行数据中得到这些模型，提高了模型的适用性和精度。 FMPC策略在设计时结合了T-S模糊模型和非线性MPC的优势。非线性MPC允许对未来一段时间内的系统行为进行预测，并基于这些预测制定最优控制决策。而模糊逻辑则提供了处理不确定性和非线性关系的能力，使得控制器能够更灵活地应对工艺条件的变化。 实验结果证明，采用FMPC策略的控制器在设定点跟踪和抗干扰方面表现出色，能够有效地控制混凝过程，保证水质达标，减少化学试剂的浪费，并提高整体的过滤效率。这一研究对提升水处理厂的运行性能和经济效益具有重要的实践意义，也为其他类似的复杂工业过程控制提供了理论和技术支持。