Integrated intelligent control strategy for wastewater treatment plants by anerobic digestion
Stratégies de commande intégrée intelligente de procédés de traitement des eaux usées par la digestion anaérobie
Résumé
Anaerobic digestion process is effeicient to treat effluents strongly charged with organic
substrates. Anaerobic bacteria transform the pollutants into a biogas which can be used as
energy source (composed by methane and carbone dyoxide). Nevertheless, this bioprocess
is sensitive to the variations of the operating conditions and it contains variables difficult
to measure. These situations impose a great diversity of research subjects. In this context,
we propose a fuzzy state observer to estimate variables dicult to measure. The observer
fuzzy variables are chosen by a principal components analysis. In addition, the control laws
for the anaerobic digestion are currently designed to solve only one problem at the same
time. Then, we design an intelligent control strategy (based on the fuzzy control) which
combines the advantages of different control actions to achieve several goals at the same
time. Lastly, we carry out an experimental stage to validate the proposed methodology.
substrates. Anaerobic bacteria transform the pollutants into a biogas which can be used as
energy source (composed by methane and carbone dyoxide). Nevertheless, this bioprocess
is sensitive to the variations of the operating conditions and it contains variables difficult
to measure. These situations impose a great diversity of research subjects. In this context,
we propose a fuzzy state observer to estimate variables dicult to measure. The observer
fuzzy variables are chosen by a principal components analysis. In addition, the control laws
for the anaerobic digestion are currently designed to solve only one problem at the same
time. Then, we design an intelligent control strategy (based on the fuzzy control) which
combines the advantages of different control actions to achieve several goals at the same
time. Lastly, we carry out an experimental stage to validate the proposed methodology.
La digestion anaérobie est efficace pour traiter d'effluents fortement chargés de
matière organique. Des bactéries anaérobies transforment les polluants en un biogaz
énergétiquement valorisable (composé principalement de méthane et de dioxyde de
carbone). Néanmoins, ce bioprocédé est sensible aux variations des conditions opératoires
et il contient de variables difficiles à mesurer ce qui impose une grande diversité de
sujets de recherche. Dans ce contexte, nous proposons un observateur d'état flou pour
l'estimation de variables à accès difficile. Les variables floues utilisés par l'observateur
sont choisies à partir d'une analyse en composantes principales. Par ailleurs, les lois
de commande pour la digestion anaérobie sont actuellement conçues pour résoudre un
problème à la fois. Ainsi, nous élaborons une stratégie de commande intelligente (basée
sur la commande floue) qui combine les avantages de différentes actions de commande
pour atteindre plusieurs objectifs à la fois. Enfn, nous avons mise en place une étape
expérimentale de manière à valider notre démarche.
matière organique. Des bactéries anaérobies transforment les polluants en un biogaz
énergétiquement valorisable (composé principalement de méthane et de dioxyde de
carbone). Néanmoins, ce bioprocédé est sensible aux variations des conditions opératoires
et il contient de variables difficiles à mesurer ce qui impose une grande diversité de
sujets de recherche. Dans ce contexte, nous proposons un observateur d'état flou pour
l'estimation de variables à accès difficile. Les variables floues utilisés par l'observateur
sont choisies à partir d'une analyse en composantes principales. Par ailleurs, les lois
de commande pour la digestion anaérobie sont actuellement conçues pour résoudre un
problème à la fois. Ainsi, nous élaborons une stratégie de commande intelligente (basée
sur la commande floue) qui combine les avantages de différentes actions de commande
pour atteindre plusieurs objectifs à la fois. Enfn, nous avons mise en place une étape
expérimentale de manière à valider notre démarche.
Domaines
Automatique / Robotique
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