基于ADM1模型的厌氧消化过程预测控制策略研究

摘要

沼气是一种可再生的二次能源，可用来产热产电，沼气产量是沼气工程中的重要考虑部分。作为发酵产生沼气底物，即流入有机物，其特性及流速是整个沼气生产过程能否高效乃至平稳运行的重要因素，关系到沼气的生产速率以及排出废液的特性是否达标。因此研究对沼气罐进料底物的流入速率的控制方案对沼气工程有着重要意义。
　　由于厌氧消化涉及多种厌氧菌，包含了生化反应以及物化反应，使得厌氧处理过程是一个具有多变量、有约束、强耦合、有扰动和非线性等特点复杂的生物过程。
　　预测控制算法是有效处理这类复杂过程的先进控制算法，该算法已经在许多复杂工业过程中取得了成功和成熟的应用。因此，本文将预测控制算法引入厌氧消化系统，在分析模型输入输出及状态变量特性基础上，建立了厌氧系统机理标准模型ADM1的简化模型，研究并仿真实现了两种不同的基于系统底物分析的预测控制策略。本文主要工作如下：
　　1）实现了厌氧消化过程系统机理模型的仿真平台搭建、模型参数辨识以及模型简化。通过分析系统特性，利用厌氧消化机理模型ADM1，使用Matlab/Simulink工具搭建了模块化的仿真环境；由于模型中存在大量参数且对模型的仿真结果有影响，研究了ADM1参数的可辨识性，分离出需要辨识的重要参数；为满足预测控制算法对模型的需求，从不同的简化目标，分别提出了基于状态灵敏度模型简化和基于主元分析简化的方法。
　　2）厌氧消化过程预测控制策略研究。通过对实际项目工程条件分析，确定了控制优化目标以及操作变量；考虑到温度对厌氧过程的影响，设计了上层的温度运行决策器；本文采用了基于非线性状态空间方程和非线性卡尔曼滤波反馈控制结构的预测控制算法，通过仿真及与开环控制的对比验证了所选控制策略的有效性。
　　3）由于非线性预测控制的策略的优化效率慢，对控制器的计算能力要求高，且处理参数时变扰动的能力有限，故为厌氧消化系统引入了基于扩张状态观测器的线性模型预测控制策略；设计了基于ARIMA模型的非线性和不确定状态的扩张状态观测器，并以扩张状态的线性系统模型为预测模型进行了线性模型预测控制算法的推导；通过设计仿真实验证明了控制策略在定值追踪和抗扰动性能上的有效性。

目录

声明

第一章 绪论

1.1课题研究背景与意义

1.2厌氧过程控制的国内外研究现状

1.3模型预测控制算法介绍

1.4本文的主要内容与章节安排

第二章 厌氧消化模型ADM1的仿真平台实现及模型简化

2.1厌氧消化过程机理模型ADM1的介绍

2.2基于Matlab/Simulink的仿真环境搭建

2.3 ADM1参数辨识

2.4基于状态灵敏度的模型简化方法

2.5基于主元分析PCA的模型简化方法

2.6本章小结

第三章 基于无损卡尔曼滤波的非线性预测控制方案

3.1控制系统方案设计

3.2无损卡尔曼滤波器（Unscented Kalman Filter--UKF）

3.3混合输入底物厌氧消化过程的多目标多变量非线性预测控制

3.4仿真实验及结果分析

3.5本章小结

第四章 基于扩张状态观测器的线性预测控制方案

4.1控制系统方案设计

4.2扩展状态观测器的设计

4.3带乙酸输入底物的厌氧消化过程预测控制

4.4仿真实验及结果分析

4.5本章小结

第五章 总结与展望

5.1本文研究内容

5.2未来研究展望

参考文献

致谢

附录

攻读硕士学位期间已发表或录用的论文专利