污染水源处理厂故障诊断

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摘要：开发了一个用于诊断城市污水处理厂日常运行故障的专家系统。系统采用了正反向混合推理机制，并采用故障树的形式将知识库中的知识组织形式向用户公开，便于用户使用和对系统的维护。现已用于北京某污水处理厂中。

关键词：故障诊断

1专家系统及其功能

专家系统是人工智能的一个分支，它可以定义为一个能在特定领域内，以人类专家水平去解决该领域内困难问题的计算机程序。其主要特征是它依靠人类专家经验性的规则来分析和解决问题［2］。它是将经验性的知识应用于尚未完全得到理解的领域的一种方法，因而很适合在污水处理过程这样一个尚未得到完全理解的领域中应用。

本专家系统是污水处理厂日常运行决策支持系统的一个组成部分，其主要功能为：

①故障诊断功能：根据用户输入的数据和信息，对污水处理厂的实际运行情况作出分析，确定运行中出现的问题并给出解决的办法。

②故障检索功能：对污水处理厂运行中经常出现的问题，采用故障列表的形式进行检索，对具体的故障给出原因和解决策略的详细分析。

③活性污泥法的培训功能：充分利用计算机多媒体的优势，运用文字、图形等多种方式向用户介绍活性污泥法的有关知识，对污水处理厂的职工进行培训。

本专家系统和污水处理厂日常运行决策支持系统的另一个组成部分--IAWQ模型数值模拟软件相互支持、相互验证，共同为污水处理厂的日常运行提供帮助。

2专家系统的开发

软件设计基于Windows95或更高版本的操作系统，采用VisualStudio6.0版本作为开发工具，其中采用VisualBasic6.0作为专家系统的开发工具，采用MicrosoftAccess6.0作为相应的数据库开发工具，在数据库的操作中，采用MicrosoftTransact-SQL的结构化查询语言。

系统的开发过程可以分为以下几个步骤。

2.1知识的获取

这是专家系统开发过程中最为重要的阶段［3］。专家系统的成功在很大程度上取决于从人类专家处获得的知识［4］。在本系统的开发过程中，从水处理专家、污水处理厂工程师、实际运行人员和运行指导书籍中获得了大量有用的知识。

2.2知识的转化

在系统的开发过程中，采用假设和结论(If，Then)的形式将从人类专家处获得的知识转化成为适合于计算机表达的形式，存储在系统的知识库中。在此过程中，不断从人类专家处获得反馈信息，及时对知识转化和表达中出现的错误进行修改。

2.3专家系统的构建

根据知识库的结构，确定推理的方式并编程实现推理，开发友好的用户界面，实现和完善专家系统的功能。

2.4专家系统的验证

在本专家系统开发完成以后，首先由水处理专家对知识的转化过程进行了验证，确定污水处理的知识被正确地转化成为知识库中的知识；然后针对污水处理厂中的具体问题，比较专家系统给出的解决方案与人类专家给出的解决方案，验证专家系统的准确性。本专家系统的验证工作是在北京某污水处理厂进行的，根据实际使用情况，对知识库中不合理的规则和知识表达形式进行了修改。

专家系统包括知识库、推理机、数据库、用户接口等几个部分。

3.1知识库

从人类专家处获得的知识，经过组织后以规则If，Then的形式存储在知识库中。根据以往的经验，知识的良好组织是系统能够灵活应用的必要条件［5］。为此知识库采用了模块化结构，即把知识分成若干相互独立的知识库，如故障诊断知识库，故障检索知识库，活性污泥法培训知识库等。系统在工作时，推理机根据实际情况将相应的知识库调入内存使用。

为了便于用户根据自身的实际情况对知识库进行相应的修改和完善，系统采用了故障树的形式将污水处理厂故障诊断知识库向用户公开。故障树的方法本质上是一个分解的等级逼近法：从故障树的根结点出发，通过对输入信息的分析以及运行人员和系统之间的交流，将故障逐级分解，直至找到引起污水处理厂运行故障的基本原因，最后给出故障的解决方案。

3.2推理机

包含解决问题的策略和推理方法，接收从人机界面部分传送来的信息，根据数据库汇总的记录，调用知识库中的有关知识对该信息进行相应的处理，并将处理结果送往人机界面或其它结构。

本系统在运行过程中，根据不同情况，采用不同的推理机制。由于故障诊断是一个典型的解析问题的过程，而决策过程则是一个典型的合成过程，所以在故障诊断过程中使用与其特点相适应的反向推理机制，在决策过程中使用与其特点相适应的正向推理机制［3］。这两种推理机制的混合使用，使系统避免向使用人员提出冗余的问题，从而使提出的问题数最少，方便了用户和系统的交流，提高了运行速度。

3.3数据库

存放所有的原始数据资料，求解过程中的中间数据、动态数据查询表、最后结果及推进记录。

3.4用户接口

负责将用户输入的信息转化成系统内规范化的表示形式，再把这些内部表示交给相应的模块去处理，系统输出的内部信息也由它转化成用户易于理解的外部表示形式显示给用户。

4专家系统的应用实例

本专家系统在北京某污水处理厂的运用中已取得实际效果。

该污水处理厂长期在污泥浓度较低(1000mg/L左右)的情况下运行，存在的主要问题有：氨氮基本得不到去除(平均去除率低于5%)，总氮去除率低(平均去除率低于20%)，曝气池白色泡沫过多，二沉池内藻类滋生等。

专家系统对该污水处理厂近3年的运行数据和现象进行了分析，认为这些问题是相互联系的，主要原因是：剩余污泥排放量过大(2400m3/d)，污泥龄短(3d左右)。由于硝化细菌的生长需要较长的时间，在该厂的运行条件下，污泥龄小于硝化细菌的世代时间，曝气池中的硝化细菌流失殆尽，硝化反应不能正常进行，氨氮得不到去除。出水中氮磷等营养元素浓度高导致了二沉池中藻类的滋生。同时，曝气池出现大量白色泡沫也表明污泥龄短，污泥不成熟。以上诊断得到了水处理专家、污水处理厂工程师的认可，并且得到了IAWQ模型数值模拟软件的模拟计算结果的验证(硝化细菌浓度近似为零)。

针对这些问题，系统给出了相应的解决办法：增加污泥回流比、降低污泥排放率、提高曝气池污泥浓度和延长污泥龄。并对各解决办法的执行过程进行了具体的解释。这些对策的正确性得到了水处理专家的证明，表明了本专家系统能够完成故障诊断并给予解决的功能。

5结论

(1)本系统具有以下特点：准确性：收集整理了大量水处理专家、污水处理厂工程师等的专业领域知识，确保了知识来源的准确性；建立了准确的知识库和高效的推理机，保证了结论的准确性。通用性：实现了知识库和推理机的分离，使解决问题的知识和使用知识的程序分离开来，保证了专家系统的透明性和灵活性，提高了系统的可移植性，通过对知识库的修改，可以适用于不同的污水处理厂。方便性：用户界面简单易学，用户不必经过专门的培训就能够使用本系统，适合于污水处理厂日常的运行管理人员使用。

(2)专家系统内包含了完整的有关活性污泥法处理工艺的知识，可以对污水处理厂内职工进行培训指导。

(3)本专家系统作为污水处理厂日常运行决策支持系统的一部分，和数学模型模拟计算部分(IAWQ模型)相互支持，能更好地为污水处理厂运行决策提供帮助。