JPS6182896A - 下水処理制御装置 - Google Patents
下水処理制御装置Info
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- JPS6182896A JPS6182896A JP59204280A JP20428084A JPS6182896A JP S6182896 A JPS6182896 A JP S6182896A JP 59204280 A JP59204280 A JP 59204280A JP 20428084 A JP20428084 A JP 20428084A JP S6182896 A JPS6182896 A JP S6182896A
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- Japan
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- model
- calculation device
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- meter
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- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02W—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO WASTEWATER TREATMENT OR WASTE MANAGEMENT
- Y02W10/00—Technologies for wastewater treatment
- Y02W10/10—Biological treatment of water, waste water, or sewage
Landscapes
- Activated Sludge Processes (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
本発明は、都市下水や産業廃水のように有機物を含む汚
水を浄化する下水処理の制御装置に関するものである。
水を浄化する下水処理の制御装置に関するものである。
一般に都市下水の下水処理システムは、第３図に示すよ
うに有機物質を含む下水を管路１より曝気槽２に導入し
、曝気槽２には、沈殿池３か、ら引抜いた返送汚泥が管
路４を介して返送されるとともに、散気管５より曝気槽
ｉ内にブロワ−６から圧送された空気が供給され、管路
ｌからの流入下水と管路４からの返送汚泥は曝気槽内で
攪拌混合され、下水中の有機物質は活性汚泥により沈降
性の良い汚泥に変換して沈殿池３に導かれる。
うに有機物質を含む下水を管路１より曝気槽２に導入し
、曝気槽２には、沈殿池３か、ら引抜いた返送汚泥が管
路４を介して返送されるとともに、散気管５より曝気槽
ｉ内にブロワ−６から圧送された空気が供給され、管路
ｌからの流入下水と管路４からの返送汚泥は曝気槽内で
攪拌混合され、下水中の有機物質は活性汚泥により沈降
性の良い汚泥に変換して沈殿池３に導かれる。
沈殿池３においては処理水と汚泥に沈降分離さ、れ、清
澄水は管路７から放流され、沈殿池に沈殿した汚泥の大
部分は返送汚泥ポンプ８により引抜かれて管路４を介し
て曝気槽内に返送され、・残りの汚泥は引抜汚泥ポンプ
９により排出される。
澄水は管路７から放流され、沈殿池に沈殿した汚泥の大
部分は返送汚泥ポンプ８により引抜かれて管路４を介し
て曝気槽内に返送され、・残りの汚泥は引抜汚泥ポンプ
９により排出される。
２．７）ような下水処理、辰ヶ１．おい、は、各扁水質
データを計測、収集し、表示することが通常行なわれて
いる。また、水質データをシステムの状態監視に利用す
るため、上限値、下限値と共に表示したり、あらかしめ
設定された値を越えたり、下回ったりした場合に警報を
発するようにしたものも実施されている。
データを計測、収集し、表示することが通常行なわれて
いる。また、水質データをシステムの状態監視に利用す
るため、上限値、下限値と共に表示したり、あらかしめ
設定された値を越えたり、下回ったりした場合に警報を
発するようにしたものも実施されている。
ところが、このような従来の監視装置では、処理水の水
質の悪化といったような事故に対しては、オペレータが
水質項目間の因果関係を経験等に基づいて考えながら各
水質項目を点検してゆく必要があり、未熟練オペレータ
では正常に復旧させるのが非常に困難であった。
質の悪化といったような事故に対しては、オペレータが
水質項目間の因果関係を経験等に基づいて考えながら各
水質項目を点検してゆく必要があり、未熟練オペレータ
では正常に復旧させるのが非常に困難であった。
そこで、水質項目間の因果関係をあらかじめ設定してお
き、ある水質項目を表示する際、その因果関係に従って
その水質項目に影響する項目を索引して表示させるよう
にすることを提案したものとして特開昭５６−１１１０
８７号がある。
き、ある水質項目を表示する際、その因果関係に従って
その水質項目に影響する項目を索引して表示させるよう
にすることを提案したものとして特開昭５６−１１１０
８７号がある。
しかしながら、この提案のように、個々の下水処理シス
テムごとの特徴や、プロセスの季節的な装動を考えずに
、その因果関係を画一的に設定しておくことは危険であ
り、しかも因果関係自体を把握することもきわめて困難
である。
テムごとの特徴や、プロセスの季節的な装動を考えずに
、その因果関係を画一的に設定しておくことは危険であ
り、しかも因果関係自体を把握することもきわめて困難
である。
このような従来の問題点の解決を図るため、本出願人は
、特願昭５９−１１８９１３号明細書において自己回帰
モデル（以下ＡＲモデルという）を用いた下水処理シス
テムの監視装置に係る発明を開示した。
、特願昭５９−１１８９１３号明細書において自己回帰
モデル（以下ＡＲモデルという）を用いた下水処理シス
テムの監視装置に係る発明を開示した。
理解を容易にするために、ＡＲモデルについて説明する
。
。
下水処理装置において、現在のプロセスの状態は過去の
プロセスの状態の線形結合によってその大部分を表現で
きる。いま時刻ｎにおけるプロセスの状態をに次元の全
変数ベクトルＸ （ｎ）で表わすと、その自己回帰表現
は次のようになる。
プロセスの状態の線形結合によってその大部分を表現で
きる。いま時刻ｎにおけるプロセスの状態をに次元の全
変数ベクトルＸ （ｎ）で表わすと、その自己回帰表現
は次のようになる。
但しＸ（ｎ−渭）は時刻ｎよりｍ時点前の全変数ベクト
ル、Ｕ ｔｎ＋は白色雑音ベクトル、Ａ ＋ｍｌは自己
回帰モデルの回帰係数、ＭはＡＲモデルの最適次数であ
る。
ル、Ｕ ｔｎ＋は白色雑音ベクトル、Ａ ＋ｍｌは自己
回帰モデルの回帰係数、ＭはＡＲモデルの最適次数であ
る。
＋１１式の回帰係数Ａ ＋ｍ）の要素ａ；Ｊ（ｍｌ
は次の連立−次方程式の解として求められる。
は次の連立−次方程式の解として求められる。
（ｈ＝１．２．−、ｋ ：β＝１．２．−・−、Ｍ）で
ある。また白色雑音ベクトルＵ （ｎｌの要素をσ、（
ｎ）とすると、その分散σ（ｒ は次のようになる。
ある。また白色雑音ベクトルＵ （ｎｌの要素をσ、（
ｎ）とすると、その分散σ（ｒ は次のようになる。
なおモデルの最適次数Ｍは予測誤差を示す（４）式のＭ
ＦＰＥ（Ｍ）を最小にする値である。
ＦＰＥ（Ｍ）を最小にする値である。
ＭＦＰＥ（Ｍ）” （１＋ （Ｍ−に＋１）／Ｎｌ ”
Ｘ（１−（Ｍ−に＋１）／Ｎ）−”・ＩＩ ｄ 、
ＩＩ ・−・（４）但し、Ｎはデータ数、ｌｌｄ、ｌ
ｌはＵ （ｎｌの分数共分散行列推定値である。またＭ
ＦＰＥは多次元最・終予側誤差Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｆｉ
ｎａｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｅｒｒｏｒ”″ の頭
文字である。
Ｘ（１−（Ｍ−に＋１）／Ｎ）−”・ＩＩ ｄ 、
ＩＩ ・−・（４）但し、Ｎはデータ数、ｌｌｄ、ｌ
ｌはＵ （ｎｌの分数共分散行列推定値である。またＭ
ＦＰＥは多次元最・終予側誤差Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｆｉ
ｎａｌ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｅｒｒｏｒ”″ の頭
文字である。
このようにして自己回帰係数、モデル次数および白色雑
音の分゛散（固有ノイズ）が求められ、ＡＲモデルが作
成される。
音の分゛散（固有ノイズ）が求められ、ＡＲモデルが作
成される。
次に、下水処理装置の被制御変数即ち放流水有機物濃度
、放流水懸澗物質濃度、ＭＬＳＳを一定に保つために、
このＡＲモデルを構成する多数のシステム変数の中で、
被制御変数に寄与するシスいまに個のシステム変数が伝
達要素によって結ばれた閉ループにおいて、ａ、Ｊ（ｆ
ｌを変数ｘｚ（ｆｌと変数ＸＪ（ｆｌとを結ぶ伝達要素
のｘ、（ｆｌがらｘ ｔ 、（ｆ）への周波数応答関数
とし、Ｕ、ｉｆ）をｘｚ（ｆｌの内部雑音の周波数領域
における表現とすると、Ｘ＝（ｆｌ＝Σａ 、 ｊ（ｆ
ｌ ・ｘ ； （ｆｌ ＋ Ｕ 、 （ｆ）−−−・・
・・・（５１が得られる。
、放流水懸澗物質濃度、ＭＬＳＳを一定に保つために、
このＡＲモデルを構成する多数のシステム変数の中で、
被制御変数に寄与するシスいまに個のシステム変数が伝
達要素によって結ばれた閉ループにおいて、ａ、Ｊ（ｆ
ｌを変数ｘｚ（ｆｌと変数ＸＪ（ｆｌとを結ぶ伝達要素
のｘ、（ｆｌがらｘ ｔ 、（ｆ）への周波数応答関数
とし、Ｕ、ｉｆ）をｘｚ（ｆｌの内部雑音の周波数領域
における表現とすると、Ｘ＝（ｆｌ＝Σａ 、 ｊ（ｆ
ｌ ・ｘ ； （ｆｌ ＋ Ｕ 、 （ｆ）−−−・・
・・・（５１が得られる。
・・−・−・−・−・−一−−−・−・−一−−−−−
−−−・・−・・（６）とおけば、 ｘ ６ （ｆ） ＝Σｂ 、 、 （ｆｌ −Ｕ 、
（ｆｌ −−−−−−−−−−−−−−（７１ここ
です、ｆｆｌは」番目の変数の固有ノイズＵ ｊ（ｆ）
が、フィードバックループを通してｉ番目システム変数
ｘｔ（ｒ＋へ及ぼす影響を示す。
−−−・・−・・（６）とおけば、 ｘ ６ （ｆ） ＝Σｂ 、 、 （ｆｌ −Ｕ 、
（ｆｌ −−−−−−−−−−−−−−（７１ここ
です、ｆｆｌは」番目の変数の固有ノイズＵ ｊ（ｆ）
が、フィードバックループを通してｉ番目システム変数
ｘｔ（ｒ＋へ及ぼす影響を示す。
（７）式のパワースペクトル領域における表現式はＰ
、 、 Ｔｆｌ−Σｌ ｂ ＬＪｔｏ ＋ ” −Ｐ
（ＵＪ） （ｆｌ −−−−−一・・・（８１但しＰ
（ＵＪ）（ｆ）は周波数ｆにおける固有ノイズＵ、のパ
ワースペクトル密度である。さらに周波数ｆにおけるｘ
ト（ｆ）のパワースペクトル密度のうち、Ｕｊ（ｆｌに
寄与する部分をＱ＝Ｊ（ｆ）とすると、ｑ’Ｂ（ｆｌ
−ｌ ｂ 、Ｊ（ｆｌ ｌ ” ’ Ｐ （Ｕｊ） （
ｆｌ −−−−−−−−・（９）となる。
、 、 Ｔｆｌ−Σｌ ｂ ＬＪｔｏ ＋ ” −Ｐ
（ＵＪ） （ｆｌ −−−−−一・・・（８１但しＰ
（ＵＪ）（ｆ）は周波数ｆにおける固有ノイズＵ、のパ
ワースペクトル密度である。さらに周波数ｆにおけるｘ
ト（ｆ）のパワースペクトル密度のうち、Ｕｊ（ｆｌに
寄与する部分をＱ＝Ｊ（ｆ）とすると、ｑ’Ｂ（ｆｌ
−ｌ ｂ 、Ｊ（ｆｌ ｌ ” ’ Ｐ （Ｕｊ） （
ｆｌ −−−−−−−−・（９）となる。
本明細書では、このｑ、、（ｆｌを寄与率と称する。
つまり、例えばあるシステム変数Ａに対するシステム変
数Ｂ、Ｃ，Ｄの寄与率が、それぞれ３５％、４０％、２
５％と求まると、システム変数Ｃ１Ｂ、Ｄの順で、シス
テム変数へに影響を与えていることになる。
数Ｂ、Ｃ，Ｄの寄与率が、それぞれ３５％、４０％、２
５％と求まると、システム変数Ｃ１Ｂ、Ｄの順で、シス
テム変数へに影響を与えていることになる。
以上がＡＲモデルの説明である。
また計測値の変動域は、標準偏差を求めることによって
容易に推定できる。
容易に推定できる。
すなわち、・標準偏差Ｓは（１０）式で得られ、計測値
の９９．７％は、（１１）弐で得られるＸｉの範囲にな
ると考えて良い。
の９９．７％は、（１１）弐で得られるＸｉの範囲にな
ると考えて良い。
Ｘｌ−３Ｓ≦Ｘ、≦ｘ 、 ＋ ３３ −−−−−−−
−（１１）したがって、刻々得られる計測値が、（１１
）式の変動域に含まれているか否かによって、正常、異
常の判定を下すことが可能となる。
−（１１）したがって、刻々得られる計測値が、（１１
）式の変動域に含まれているか否かによって、正常、異
常の判定を下すことが可能となる。
この原理に基づいて下水処理システムの監視を行なうべ
く構成されたのが第４図に示す装置である。図において
、ｌから９までは第３図の同一符号と同じものを意味し
、１０は流入下水量測定計、１１は流入水のｐＨ測定計
、１２は流入水懸濁物質濃度計、１３は流入水有機物濃
度計、１４は溶存酸素濃度測定計、１５はＭ Ｌ Ｓ
Ｓ Ｃ１度計、１６は水温計、１７は曝気槽流出水有機
物深度計、１８は曝気槽流出水ＭＬＳＳ計、１９は放流
水；Ｕ濁物質濃度計、２０は放流水有機物濃度計、２１
は放流水のｐＨ測定計、２２は返送汚泥ｆｆｉ測定計、
２３は返送汚泥濃度計、２４は余剰汚泥引抜量測定計、
２５は余剰汚泥濃度計、２６は曝気風量測定計、２７゛
は演算装置、２８°はＡＲモデル演算装置、２９”は選
択装置、３０”は修正ＡＲモデル演算装置、３１″は最
適化装置、３２はブロワ−６を制御する制御装置１．３
３は返送汚泥ポンプ８を制御する制御装置、３４は引抜
汚泥ポンプ９を制御する制御装置、３９′は表示装置で
ある。
く構成されたのが第４図に示す装置である。図において
、ｌから９までは第３図の同一符号と同じものを意味し
、１０は流入下水量測定計、１１は流入水のｐＨ測定計
、１２は流入水懸濁物質濃度計、１３は流入水有機物濃
度計、１４は溶存酸素濃度測定計、１５はＭ Ｌ Ｓ
Ｓ Ｃ１度計、１６は水温計、１７は曝気槽流出水有機
物深度計、１８は曝気槽流出水ＭＬＳＳ計、１９は放流
水；Ｕ濁物質濃度計、２０は放流水有機物濃度計、２１
は放流水のｐＨ測定計、２２は返送汚泥ｆｆｉ測定計、
２３は返送汚泥濃度計、２４は余剰汚泥引抜量測定計、
２５は余剰汚泥濃度計、２６は曝気風量測定計、２７゛
は演算装置、２８°はＡＲモデル演算装置、２９”は選
択装置、３０”は修正ＡＲモデル演算装置、３１″は最
適化装置、３２はブロワ−６を制御する制御装置１．３
３は返送汚泥ポンプ８を制御する制御装置、３４は引抜
汚泥ポンプ９を制御する制御装置、３９′は表示装置で
ある。
この装置において、各種の検出器から伝送されてくる計
測値は、直接、ＡＲモデル演算装置２８″および修正Ａ
Ｒモデル演算装置３０’に入力される。
測値は、直接、ＡＲモデル演算装置２８″および修正Ａ
Ｒモデル演算装置３０’に入力される。
しかし、ＡＲモデルの作成には、一定期間の時系列計測
値が必要であるから、検出器から伝送されてくる信号を
蓄えておく記憶装置が不可欠である。
値が必要であるから、検出器から伝送されてくる信号を
蓄えておく記憶装置が不可欠である。
また、修正ＡＲモデルの作成には、ＡＲモデルの作成お
よび変数選択に用いたデータと同一のものを利用しなけ
ればならない。
よび変数選択に用いたデータと同一のものを利用しなけ
ればならない。
更に、上記装置における最適化装置３１”は、修正ＡＲ
モデル演算装置３０゛の出力信号のみによって最適制御
量の計算を行なっている。しかし、これでは予測の積み
重ねによる運転となり、予測誤差の蓄積によって、シス
テムの実際の動きから離反した指令値となる可能性があ
る。
モデル演算装置３０゛の出力信号のみによって最適制御
量の計算を行なっている。しかし、これでは予測の積み
重ねによる運転となり、予測誤差の蓄積によって、シス
テムの実際の動きから離反した指令値となる可能性があ
る。
このような意味から、先に提案した発明の構成には不十
分な点があった。
分な点があった。
本発明は、上記の発明を更に改良して、システムの実際
の挙動に良く適合した制御を行なうことのできる装置を
提供することを目的とするものである。
の挙動に良く適合した制御を行なうことのできる装置を
提供することを目的とするものである。
本発明では、ＡＲモデルおよび修正ＡＲモデルの作成に
用いる計測値を記憶しておく記憶装置を付加し、最適化
装置により、予測誤差を検出してモデルの更新を行ない
、プロセスの非線形に対処することにより、システムの
実際の挙動に良（適合した制御を行なうことができるよ
うにしたものである。
用いる計測値を記憶しておく記憶装置を付加し、最適化
装置により、予測誤差を検出してモデルの更新を行ない
、プロセスの非線形に対処することにより、システムの
実際の挙動に良（適合した制御を行なうことができるよ
うにしたものである。
以下、本発明を第１回に示す構成図に基づいて説明する
。第３図の構成と異なるところは、第３図の演算装置２
７°の中に、各種の計測値を一旦蓄えておく計測値記憶
装置３５、修正ＡＲモデル演算装置３０からの出力と現
時刻に採取した計測値を修正ＡＲモデルに適用して未来
時刻の計測値を算出する予測値演算装置３６、この予測
値演算装置３６の出力を記憶する予測値記憶装置３７お
よび計測値と予測値とを比較し、その予測誤差を検定す
る比較装置３８とを付加したことにある。
。第３図の構成と異なるところは、第３図の演算装置２
７°の中に、各種の計測値を一旦蓄えておく計測値記憶
装置３５、修正ＡＲモデル演算装置３０からの出力と現
時刻に採取した計測値を修正ＡＲモデルに適用して未来
時刻の計測値を算出する予測値演算装置３６、この予測
値演算装置３６の出力を記憶する予測値記憶装置３７お
よび計測値と予測値とを比較し、その予測誤差を検定す
る比較装置３８とを付加したことにある。
管路ｌより曝気槽２に流入する下水の水量、ｐＨ，流入
水懸濁物質濃度、および流入水有機物濃度は、流入下水
量測定計１０．ｐＨ測定計１１、懸濁物質濃度計１２．
有機物濃度計１３によりそれぞれ検出され、その検出信
号は、演算装置２７に与えられる。
水懸濁物質濃度、および流入水有機物濃度は、流入下水
量測定計１０．ｐＨ測定計１１、懸濁物質濃度計１２．
有機物濃度計１３によりそれぞれ検出され、その検出信
号は、演算装置２７に与えられる。
また曝気槽２内に流入した下水と沈殿槽３から返送され
た返送汚泥との混合水の溶存酸素濃度、ＭＬＳＳおよび
水温は、溶存酸素・濃度測定計１４、Ｍ Ｌ Ｓ Ｓ計
１５、水温計１６によりそれぞれ検出され、その検出信
号は演算袋２２７に与えられる。
た返送汚泥との混合水の溶存酸素濃度、ＭＬＳＳおよび
水温は、溶存酸素・濃度測定計１４、Ｍ Ｌ Ｓ Ｓ計
１５、水温計１６によりそれぞれ検出され、その検出信
号は演算袋２２７に与えられる。
また曝気槽２内で混合水が活性汚泥処理された処理水の
有機物濃度およびＭＬＳＳは、有機物濃度計１７および
ＭＬＳＳ計１８によりそれぞれ検出され、その検出信号
は演算装置２７に与えられる。
有機物濃度およびＭＬＳＳは、有機物濃度計１７および
ＭＬＳＳ計１８によりそれぞれ検出され、その検出信号
は演算装置２７に与えられる。
また処理水が沈殿槽３で沈降分離され清澄された放流水
は管路７より装置外に放流され、その放流水の懸濁物質
濃度、有機物濃度およびｐＨが懸濁物質濃度計１９、有
機物濃度計２０およびｐＨ測定計２１でそれぞれ検出さ
れ、演算装置２７に与えられる。
は管路７より装置外に放流され、その放流水の懸濁物質
濃度、有機物濃度およびｐＨが懸濁物質濃度計１９、有
機物濃度計２０およびｐＨ測定計２１でそれぞれ検出さ
れ、演算装置２７に与えられる。
さらに、返送汚泥量、返送汚泥濃度、余剰汚泥。
■、余剰汚泥濃度、および曝気風量が、返送汚泥量測定
計２２、返送汚泥濃度計２３、余剰汚泥引抜量測定計２
４、余剰汚泥濃度計２５および風量計２６によって検出
され、演算装置２７に与えられる。
計２２、返送汚泥濃度計２３、余剰汚泥引抜量測定計２
４、余剰汚泥濃度計２５および風量計２６によって検出
され、演算装置２７に与えられる。
このようにして、各計測値は演算装置２７に入力される
。
。
演算装置２７内では、ＡＲモデルおよび修正ＡＲモデル
を作成するために各種の計測値を一旦記憶装置３５に記
憶しておく、ＡＲモデルの作成に際して、記憶装置３５
内に記憶されているデータから、前記＋２１．４３１．
（４）式に基づいたモデルの最適次数Ｍ、モデルの回
帰係数Ａ （ｍｌおよび白色雑音の分散を演算すると共
に、（１）式のＡＲモデルを演算し、選択装置２９では
ＡＲモデル演算装置２８からの出力により（９）式、
（１０）式に基づいて、被制御変数すなわち放流水の有
機物濃度、懸濁物質濃度および曝気槽内のＭ Ｌ Ｓ
Ｓ ？Ｒ度に対するシステム変数の影響度合を演算し、
修正ＡＲモデル演算装置３０に出力する。修正ＡＲモデ
ル演算装置３０では、ＡＲモデル辷記憶装置３５の計測
値を当てはめ、修正ＡＲモデルを作成する。この修正Ａ
Ｒモデル演算装置３０は、処理水−の水質に重要な影響
力をもつ変数のみによって構成された修正ＡＲモデルを
作成し、最適化装置３１へ、数式モデルとして出力する
。次の最適化装置３１では、その１１ｒ正ＡＲモデルに
時々刻々の計測値を入力して、最適化制御信号の算出を
行ない、その制御信号を、ブロワ−６の制御装置３２、
返送汚泥ポンプ８の制御装置３３、引抜汚泥ポンプ９の
制御装置３４に与えて制御を行なう。
を作成するために各種の計測値を一旦記憶装置３５に記
憶しておく、ＡＲモデルの作成に際して、記憶装置３５
内に記憶されているデータから、前記＋２１．４３１．
（４）式に基づいたモデルの最適次数Ｍ、モデルの回
帰係数Ａ （ｍｌおよび白色雑音の分散を演算すると共
に、（１）式のＡＲモデルを演算し、選択装置２９では
ＡＲモデル演算装置２８からの出力により（９）式、
（１０）式に基づいて、被制御変数すなわち放流水の有
機物濃度、懸濁物質濃度および曝気槽内のＭ Ｌ Ｓ
Ｓ ？Ｒ度に対するシステム変数の影響度合を演算し、
修正ＡＲモデル演算装置３０に出力する。修正ＡＲモデ
ル演算装置３０では、ＡＲモデル辷記憶装置３５の計測
値を当てはめ、修正ＡＲモデルを作成する。この修正Ａ
Ｒモデル演算装置３０は、処理水−の水質に重要な影響
力をもつ変数のみによって構成された修正ＡＲモデルを
作成し、最適化装置３１へ、数式モデルとして出力する
。次の最適化装置３１では、その１１ｒ正ＡＲモデルに
時々刻々の計測値を入力して、最適化制御信号の算出を
行ない、その制御信号を、ブロワ−６の制御装置３２、
返送汚泥ポンプ８の制御装置３３、引抜汚泥ポンプ９の
制御装置３４に与えて制御を行なう。
修正ＡＲモデル演算装Ｗ！３０からの出力は、予測値演
算装置３６にも入力され、この予測値演算装置３６では
、現時刻に採取した計測値を修正ＡＲモデルにも適用し
て、未来時刻の計測値を算出し、この予測値を予測値記
憶装置３７へ出力する。
算装置３６にも入力され、この予測値演算装置３６では
、現時刻に採取した計測値を修正ＡＲモデルにも適用し
て、未来時刻の計測値を算出し、この予測値を予測値記
憶装置３７へ出力する。
比較装置３８では、計測値と、予測値記憶装置３７に記
憶されている当該時刻の予測値を比較し、その予測誤差
を検定する。
憶されている当該時刻の予測値を比較し、その予測誤差
を検定する。
検定の結果、予測誤差が大きいと判定された場合、即ち
使用している修正ＡＲモデルが適切でないと判断した場
合は、ＡＲモデル演算装置２８に信号を出力し、ＡＲモ
デルの更新を行なう。
使用している修正ＡＲモデルが適切でないと判断した場
合は、ＡＲモデル演算装置２８に信号を出力し、ＡＲモ
デルの更新を行なう。
このようにして、使用している修正ＡＲモデルが制御用
モデルとして不適切と判断された時点で、モデルは自動
的に更新される。
モデルとして不適切と判断された時点で、モデルは自動
的に更新される。
したがって、活性汚泥システムのような非線形性を有す
るシステムであっても、常に適切な線形モデルを用いる
ことで、最適制御を実現することが可能となる。
るシステムであっても、常に適切な線形モデルを用いる
ことで、最適制御を実現することが可能となる。
具体的な実施例として、第２図に予測値と計測値を比較
した図を示す、同図は、放流水有機物濃度に関するもの
であるが、修正ＡＲモデルを作成した後（冒頭の７日分
のデータを使用した。）、１３日間は非常に良く一致し
ている。
した図を示す、同図は、放流水有機物濃度に関するもの
であるが、修正ＡＲモデルを作成した後（冒頭の７日分
のデータを使用した。）、１３日間は非常に良く一致し
ている。
しかし、それ以降、予測値は、計測値よりも常に小さく
推定されている。つまり、２０日目頃番境に、システム
の構造が変化したと考えられる。
推定されている。つまり、２０日目頃番境に、システム
の構造が変化したと考えられる。
この予測誤差が、予め設定しておいた許容誤差の範囲を
逸脱したときに、モデルの更新を行ない、適切なモデル
を作成し直せば良い。
逸脱したときに、モデルの更新を行ない、適切なモデル
を作成し直せば良い。
上述したように本発明によれば、常に最適なＡＲモデル
を使用することができ、本来、非線形な活性汚泥システ
ムであっても、実際的に、線形モデルとして適用するこ
とが可能となり、システムの実際の挙動に適合した最適
制御が可能となるという効果を奏するものである。
を使用することができ、本来、非線形な活性汚泥システ
ムであっても、実際的に、線形モデルとして適用するこ
とが可能となり、システムの実際の挙動に適合した最適
制御が可能となるという効果を奏するものである。
第１図は本発明に係る制御装置の構成図、第２図は゛本
発明による実測値と予測値との相関を示す説明図、第３
図は従来の下水処理設備の制御装置のブロック図、第４
図は先の発明に係る下水処理システムの監視装置の構成
図である。 １：管路 ２：曝気槽 ３：沈殿池 ４：管路 ５：散気管 ６：プロワ− ７：管路 ８：返送汚泥ポンプ ９：引抜汚泥ポンプ １０：流入下水量測定計 １１二流入水のｐＨｆｌｌ定計 ｌｌ定流入水懸澗物質濃度計 １３：流入水有機物濃度計 １４：溶存酸素量測定計 １５：ＭＬＳＳ濃度計 １６：水温計 １７：Ｉ！ｉ気槽流出水有機物濃度計 １８：ＭＬｓｓ濃度計 １９：放流水懸濁物質濃度計 ２０：放流水有機物濃度計 ２２：返流汚泥量測定計 ２゛３：返送汚泥濃度計 。 ２４：木剰汚泥引抜量測定計 ゛ ２５：余剰汚泥濃度計 ２６：曝気風量測定装置 ２７：演算装置 ２８’：ＡＲモデル演算装置 ２９：選択装置 ３０：修正ＡＲモデル演算装置 ３１：最適化装置 ３２ニブロワーの制御装置 ３３：返送汚泥ポンプの制御装置 ３４：引抜汚泥ポンプの制御装置 ３５：計測値記憶装置 ３６：予測値演算装置 ３７：予測値記憶装置 ３８：比較ｖｔ置
発明による実測値と予測値との相関を示す説明図、第３
図は従来の下水処理設備の制御装置のブロック図、第４
図は先の発明に係る下水処理システムの監視装置の構成
図である。 １：管路 ２：曝気槽 ３：沈殿池 ４：管路 ５：散気管 ６：プロワ− ７：管路 ８：返送汚泥ポンプ ９：引抜汚泥ポンプ １０：流入下水量測定計 １１二流入水のｐＨｆｌｌ定計 ｌｌ定流入水懸澗物質濃度計 １３：流入水有機物濃度計 １４：溶存酸素量測定計 １５：ＭＬＳＳ濃度計 １６：水温計 １７：Ｉ！ｉ気槽流出水有機物濃度計 １８：ＭＬｓｓ濃度計 １９：放流水懸濁物質濃度計 ２０：放流水有機物濃度計 ２２：返流汚泥量測定計 ２゛３：返送汚泥濃度計 。 ２４：木剰汚泥引抜量測定計 ゛ ２５：余剰汚泥濃度計 ２６：曝気風量測定装置 ２７：演算装置 ２８’：ＡＲモデル演算装置 ２９：選択装置 ３０：修正ＡＲモデル演算装置 ３１：最適化装置 ３２ニブロワーの制御装置 ３３：返送汚泥ポンプの制御装置 ３４：引抜汚泥ポンプの制御装置 ３５：計測値記憶装置 ３６：予測値演算装置 ３７：予測値記憶装置 ３８：比較ｖｔ置
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、活性汚泥処理法による下水処理システムの処理状況
を監視し制御する装置において、 流入下水、曝気槽２、沈殿池３、放流水、返送汚泥およ
び引抜汚泥の各プロセス状態の時系列計測値を記憶する
記憶装置３５と、 この記憶装置３５の記憶内容から、それぞれのプロセス
の状態を表わす自己回帰モデルのモデル次数、係数およ
び白色雑音の分散を算出する自己回帰モデル演算装置２
８と、 前記自己回帰モデル演算装置２８の出力を入力し、ある
プロセス計測値に影響を及ぼす他のプロセス計測値を選
別する選択装置２９と、 前記記憶装置３５の記憶データと前記選択装置２９の出
力から自己回帰モデルを修正する修正自己回帰モデル演
算装置３０と、 前記修正自己回帰モデル演算装置３０で得られた修正自
己回帰モデルに各プロセス状態の時系列計測値を入力し
て下水処理システムに最適の制御量を与える最適化制御
装置３１と 現時刻に採取した計測値を修正自己回帰モデルに適用し
て未来時刻の計測値を算定する予測値演算装置３６と、 この予測値演算装置３６の出力を記憶する予測値記憶装
置３７と、 実際の計測値と前記予測値記憶装置３７の、当該時刻に
おける予測値とを比較し、その誤差が大きい場合には前
記自己回帰モデル演算装置２８に信号を出力して自己回
帰モデルの更新を行なう比較装置３８と を備えたことを特徴とする下水処理制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59204280A JPS6182896A (ja) | 1984-09-28 | 1984-09-28 | 下水処理制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP59204280A JPS6182896A (ja) | 1984-09-28 | 1984-09-28 | 下水処理制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6182896A true JPS6182896A (ja) | 1986-04-26 |
Family
ID=16487864
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP59204280A Pending JPS6182896A (ja) | 1984-09-28 | 1984-09-28 | 下水処理制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6182896A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006157020A (ja) * | 2004-12-01 | 2006-06-15 | Asml Netherlands Bv | リソグラフィ投影装置及びそのようなリソグラフィ投影装置を使用したデバイス製造方法 |
| KR100978706B1 (ko) | 2002-03-12 | 2010-08-30 | 니혼헬스 고교 가부시키가이샤 | 폐수 처리 장치 |
| JP2017225918A (ja) * | 2016-06-21 | 2017-12-28 | 株式会社日立製作所 | 水処理システム |
-
1984
- 1984-09-28 JP JP59204280A patent/JPS6182896A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100978706B1 (ko) | 2002-03-12 | 2010-08-30 | 니혼헬스 고교 가부시키가이샤 | 폐수 처리 장치 |
| JP2006157020A (ja) * | 2004-12-01 | 2006-06-15 | Asml Netherlands Bv | リソグラフィ投影装置及びそのようなリソグラフィ投影装置を使用したデバイス製造方法 |
| JP2017225918A (ja) * | 2016-06-21 | 2017-12-28 | 株式会社日立製作所 | 水処理システム |
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