Nieliniowy kaskadowy algorytm sterowania stężeniem tlenu w biologicznej oczyszczalni ścieków

• Autorzy: Piotrowski R. , Zawadzki A.

Warianty tytułu

EN

A nonlinear cascade control algorithm for dissolved oxygen control at a biological wastewater plant

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Biologiczna oczyszczalnia ścieków jest złożonym nieliniowym systemem sterowania. Jednym z istotnych i kosztownych procesów tam zachodzących jest napowietrzanie ścieków. Prawidłowy jego przebieg ma decydujący wpływ na stopień oczyszczenia ścieków i koszty operacyjne pracy oczyszczalni. W związku z tym prowadzone są prace badawcze nad nowymi strukturami i algo-rytmami sterowania. Powinny się one odznaczać wysoką efektywnością i niewielkim zapotrzebowaniem na energię elektryczną. W artykule zaprojektowano kaskadowy układ sterowania stężeniem tlenu uwzględniający instalację napowietrzającą jako system dostarczający powietrze do oczyszczalni ścieków. W badaniach symulacyjnych przedstawiono wyniki sterowania dla biologicznej oczyszczalni ścieków w Nowym Dworze Gdańskim.

EN

A biological wastewater treatment plant is a complex, nonlinear control system. Aeration is one of the most important and expensive processes conducted in it. Its valid flow has a deciding impact on the level of wastewater purification. Therefore a number of research are carried out to develop new control structures and algorithms. They should be characterized by high efficiency and low energy consumption. In the paper a novel cascade control strategy of dissolved oxygen is employed. It considers the aeration system as a source of the oxygen to the plant. Simulation tests present control results for the case study of the wastewater treatment plant located at Nowy Dwór Gdański. The paper is divided into 4 sections. Section 1 contains a short introduction to the main issues of research. The structure and models of the wastewater treatment plant at Nowy Dwor Gdanski and the aeration system are described in Section 2. Section 3 presents a nonlinear cascade control algorithm. The simulation results and analysis are described in Section 4. Section 5 concludes the paper.

Słowa kluczowe

PL

modelowanie matematyczne; systemy dynamiczne; systemy nieliniowe; sterowanie kaskadowe; stężenie tlenu; napowietrzanie; biologiczna oczyszczalnia ścieków

EN

mathematical modeling; dynamic systems; nonlinear systems; cascade control; dissolved oxygen; aeration; biological wastewater treatment

• Wydawca: Wydawnictwo PAK
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Kontrola
• Rocznik: 2014
• Tom: R. 60, nr 1
• Strony: 20--25
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., schem., tab., wykr., wzory

Twórcy

autor

Piotrowski R.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki ul. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk

autor

Zawadzki A.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki ul. Narutowicza 11/12, 80-233 Gdańsk

Bibliografia

• [1] Dymaczewski Z., Oleszkiewicz J. A., Sozański M. M.: Poradnik eksploatatora oczyszczalni ścieków. PZITS, Poznań 1997.
• [2] Miksch K., Sikora J.: Biotechnologia ścieków. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2010.
• [3] Mueller J. A., Boyle W. C., Pöpel H. J.: Aeration: Principles and Practice. CRC Press, Boca Raton 2002.
• [4] Holenda B., Domokos E., Rédey A., Fazakas J.: Dissolved oxygen control of the activated sludge wastewater treatment process using model predictive control. Computers & Chemical Engineering 32 (6), 1270-1278, 2008.
• [5] Piotrowski R., Brdyś M. A., Konarczak K., Duzinkiewicz K., Chotkowski W.: Hierarchical dissolved oxygen control for activated sludge processes. Control Engineering Practice, Vol. 16, No. 1, pp. 114-131, 2008.
• [6] Duzinkiewicz K., Brdyś M. A., Kurek W., Piotrowski R.: Genetic hybrid predictive controller for optimised dissolved oxygen tracking at lower control level. IEEE Transactions on Control Systems Technology, Vol. 17, No. 5, pp. 1183-1192, 2009.
• [7] Mingzhi H., Jinquan W., Yongwen M., Yan W., Weijiang L., Xiaofei S.: Control rules of aeration in a submerged biofilm wastewater treatment process using fuzzy neural networks. Expert System with Applications 36 (7), 10428-10437, 2009.
• [8] Piotrowski R., Brdyś M. A., Miotke D.: Centralized dissolved oxygen tracking at wastewater treatment plant: Nowy Dwor Gdanski case study. The 12th IFAC Symposium on Large Scale Systems: Theory and Applications, Villaneuve D'Ascq, July 12-14, 2010, IFAC Publisher, Elsevier, Vol. 9, Part 1, 2010.
• [9] Piotrowski R., Mojsiewicz A.: Nieliniowy regulator predykcyjny w sterowaniu instalacją napowietrzającą. Pomiary Automatyka Kontrola, Vol. 57, Nr 3, 253-256, 2011.
• [10] Henze M., Gujer W., Mino T., Matsuo T., Wentzel M.C., Marais G.v.R., van Loosdrecht M.C.M.: Activated Sludge Model No. 2d, ASM2d. Water Science and Technology, Vol. 39, No. 1, pp. 165-182, 1999.
• [11] Simba, User’s guide, http://simba.ifak.eu/simba/, otwarto 10.09.12.
• [12] Krawczyk W., Piotrowski R., Brdyś M. A., Chotkowski W.: Modelling and identification of aeration systems for model predictive control of dissolved oxygen – Swarzewo wastewater treatment plant case study. Proc. of the 10th IFAC Symposium on Computer Applications in Biotechnology, Cancun, June 04-06, 2007.
• [13] Skiba A., Piotrowski R.: Model instalacji napowietrzającej dla celów sterowania – studium przypadku. Modelowanie Inżynierskie, Tom 11, Zeszyt 42, 395-406, 2011.
• [14] Muszarski J.: Analiza porównawcza metod optymalizacyjnych z rodziny sztucznej inteligencji na wybranych przykładach. Praca dyplomowa. Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki, 2012.
• [15] Niederliński A., Mościński J., Ogonowski Z.: Regulacja adaptacyjna. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1995.