[发明专利]一种基于SBR仿真模型的造纸污水处理过程故障诊断方法

说明书

一种基于SBR仿真模型的造纸污水处理过程故障诊断方法。步骤为：依据造纸厂SBR工艺流程和BSM1模型提供的污水处理过程生化反应方程，建立造纸SBR仿真模型；引入拓展卡尔曼滤波方法，建立SBR‑EKF故障诊断模型，模型输入是SBR过程数据，包括溶解氧含量和液位两个变量，模型输出是变量的滤波值和滤波残差；将正常的SBR过程数据输入已建立的SBR‑EKF模型，输出滤波残差，将滤波残差归一化得到残差加权平方和WSSR，根据确定残差阈值WSSR0；将SBR过程数据输入SBR‑EKF故障诊断模型，获取滤波残差并归一化处理，残差与已确定的残差阈值比较，通过模型预测值、滤波估计值和卡尔曼增益来重构故障信号。

技术领域

本发明涉及制浆造纸及过程控制技术领域，具体涉及一种污水处理过程故障诊断的方法。

背景技术

考虑到当前工业过程的复杂性，故障诊断是一个极具挑战性的问题。尤其是在污水处理过程中，由于设备、传感器等所处的环境恶劣，故障更加容易发生和难以识别。序批式活性污泥法(SBR)污水处理系统的故障分为传感器故障和设备故障。首先，传感器故障主要是指传感器获取的测量信息不准确，主要表现是传感器读数与被测变量的实际值之间的误差。传感器的故障导致采集数据不准确，会影响操作人员对过程运行状况的判断，容易对过程参数进行不合理的调整，影响污水处理效果，导致出水水质不达标。水质不达标的后果一是可能导致罚款造成纸厂的经济损失，二是排放的污水会污染水体和环境。其次，污水处理系统的设备包括循环泵、风机、风机阀门等，这些重要设备的故障会导致系统的非正常运行，同样也会导致出水水质不达标，进而造成经济损失和环境破坏。设备故障的恢复可能需要几天、几个星期甚至更久的时间进行维护，如果能够及时检测故障，将不会对后续污水处理造成影响。

李祥宇和杨冲(李祥宇,杨冲,宋留,赵小燕,刘鸿斌.基于支持向量机的造纸废水处理过程故障诊断[J].中国造纸学报,2018,33(03):55-60)针对造纸废水处理过程的非线性与时变性等特点，首先对造纸废水数据构建3种故障类型，然后采用主成分分析(PCA)对故障进行检测，最后分别采用马氏距离判别分析和支持向量机(SVM)对检测到的故障进行分类诊断分析。然而在实际应用过程中，该基于数据驱动的方法只能应用于所采集数据的环境，不同的造纸污水处理工艺确定的模型结构与参数的不一致导致故障监测标准的变动，这也使得数据驱动方法的应用受到限制。而本发明采用了机理模型与数据驱动耦合的方法，基于BSM1模型和纸厂SBR过程建立了简化的SBR过程模型，再结合拓展卡尔曼滤波器(EKF)，建立了SBR-EKF模型，然后对SBR过程传感器常见的故障进行仿真模拟，经拓展卡尔曼滤波后得到残差信号，提取出故障特征信号，与阈值进行比较从而实现对传感器故障的精准检测。

发明内容

本发明的目的在于弥补造纸厂污水处理过程中，故障诊断单纯依靠人工巡检的现状，基于SBR过程模型，为污水处理过程提供一种基于模型的故障诊断方法。该方法不仅能够实现故障的在线监测和定位，而且可以实现对故障信号的重构，从而为纸厂提供完整的故障诊断、定位和恢复方案，有利于纸厂及时发现故障和排除故障，避免或减少经济损失。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

本发明依据造纸厂SBR工艺流程和BSM1模型提供的污水处理过程生化反应方程，建立造纸SBR仿真模型；引入拓展卡尔曼滤波(EKF)方法，建立SBR-EKF故障诊断模型，模型输入是SBR过程数据，包括溶解氧含量(S_O)和液位(L)两个变量，模型输出是相应变量的滤波值和滤波残差；将正常的SBR过程数据输入已建立的SBR-EKF模型，输出其滤波残差，将滤波残差归一化得到残差加权平方和(WSSR)，根据滤波残差大小确定残差阈值WSSR0；将SBR过程数据输入SBR-EKF故障诊断模型，获取其滤波残差并归一化处理，将归一化后的残差与已确定的残差阈值比较，若某时刻某变量的残差超过阈值则说明该时刻该变量发生了故障；并进一步通过模型预测值、滤波估计值和卡尔曼增益来重构故障信号。

一种基于SBR仿真模型的造纸污水处理过程故障诊断方法，所述方法包括以下步骤：