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摘要：污水处理是支持可持续发展道路的关键技术，是国家绿色发展战略工程之一，污水PH值控制是一种促进绿色发展的有效方法。阐述了污水PH值中和过程特性，分析了污水PH值控制过程难点，对目前存在的污水PH值控制技术和方法进行了分类总结。根据不同时期研究侧重点不同，将目前污水PH值控制研究现状归纳为传统控制、现代控制、智能控制等方面，并对其相应阶段所使用算法进行了主要综述，最后，展望了今后的研究趋势。
关键词：污水处理；PH值控制；绿色发展，智能控制。
1引言：
《中国制造2025》明确指出将绿色发展作为部署制造强国战略的基本方针之一。由于当前企业所采用“大刀阔斧”、不合理的发展方式，导致大量工业和生活污水的处理问题没有得到解决，对环境造成负面影响，这严重与资源节约型、环境友好型的可持续发展道路相违背。
为了环境保护和可持续性发展，必须进行污水处理。现代化的工业生产往往产生大量的工业污水，pH值是控制污水排放的一个重要指标。国家环保总局在工业污水排放标准中规定了排放工业污水的pH值必须在6.5-8.5之间。工业污水一般指化工、冶炼、造纸等工业产生的有毒污水（高浓度工业污水、有机化工污水、草酸污水、制药污水、含盐量高的污水等），这些污水中含有大量的有毒物质，且它们的酸碱度远偏离中和值7，直接排放会导致严重的污染。对于工业污水必须进行pH值检测并根据测量的结果用中和剂处理，使其主要水质指标达到国家所制定的相关标准后方可排放。pH值中和过程作为污水处理控制问题的关键环节，其控制质量的好坏直接影响污水处理的合格程度，因此，对于pH值的控制对于污水处理具有重大意义。
就目前而言，污水处理PH值控制方法有多种，在当前控制方法的基础上，文中主要从传统控制、现代控制、智能控制等方面阐述了污水PH值控制的方法，并详细分析了各阶段所应用的算法，最后给出其发展趋势。
2.污水PH值中和过程特性
2.1 PH值基本定义
PH值被用于判断液体的酸碱度，其数学表达式表现为：
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图2-1 酸碱滴定实验效果图
3污水PH值控制方法研究现状
针对污水处理过程pH中和反应具有严重非线性、纯滞后的特性，众多的国内外学者进行了各种尝试和研究。至今，pH中和过程的控制方法主要包括早期的传统控制方法和现代控制方法与智能控制方法。
3.1传统PH控制方法
最初，在六七十年代多采用传统的PID算法。PID控制方法简单易实现，因此广泛应用于控制领域。有基于嵌入式技术与PID控制算法，开发设计了一种基于ARM污水处理pH值控制系统。有设计了分段式变增益PID控制算法以补偿PH值过程的非线性，改进的预估器以补偿值过程的滞后性，并对所设计的方法进行仿真与分析。
但是在污水处理过程中pH中和反应中，中和点附近的高增益使得常规的PID控制器参数调整非常困难。
3.2现代PH控制方法
随着应用数学和计算机应用的不断发展，六十年代初期，出现了现代控制方法，如自适应控制方法、预测控制理论。现代控制方法主要用于高精度，高性能和多变量输入多输出的系统，对污水处理中中和反应过程的PH控制也取得了一定的成果。
自适应控制方法
自适应控制的发展已有40多年的历史，并且在近20多年里得到了快速发展，它的主要理论基础是随机过程、线性代数、系统辨识和稳定性理论等。曹荣等[3]提出一种pH值中和反应过程的无模型学习自适应控制方法敏控制器的设计是无模型的，是直接基于称为伪偏导数的向量，此伪偏导数是通过一种新型参数估计算法，根据酸碱中和反应系统的输入输出信息在线导出的。此无模型控制方法非常适用于实际的模型参数难以辨识，且是时变的非线性系统。
预测控制理论
模型预测控制由于具有对预测模型要求不高、设计和调整简单直观、鲁棒性好等突出优点，在工业实际应用中受到欢迎。
有学者将一种改进的基于差分进化算法的非线性预测控制应用到酸碱中和反应pH值控制系统，在变异和选择等操作中改进了差分进化算法，解决了一类有边界约束的非线性优化问题。有学者提出了一种基于遗传优化方法的非线性预测控制策略。利用遗传算法的全局寻优、参数调节简单等优点，解决非线性优化难的问题。有学者提出一种变模型自适应预测控制算法，基于非线性状态空间模型，通过每步在当前工作点（非平衡点）线性化获得线性化子模型，以此进行状态反馈预测控制，并应用到pH中和过程中；有学者在文献中提出了利用神经网络作为预测模型，用SQP作为优化方法解决非线性过程控制问题；有学者也提出了一种基于神经网络的非线性内模控制算法（NIMC），基于神经网络的模型预测控制是神经网络与MPC结合的产物，利用神经网络作为预测模型，能较好地解决非线性动态系统的建模和预测问题，也使得优化问题在有限时域。有学者采用基于神经网络的非线性系统广义预测控制（NNGPC），系统的输出能很好地跟踪设定值，可以满足系统实时控制要求，在工程实践上具有较强实用性。有学者基于非线性离散Hammesrtein模型，开发了一种非线性系统预测控制（Non-Linear Hammesrtein Perdie-ivteo Cnotrl，NLHP）算法。
3.3智能PH值控制方法
随着科学技术的进一步发展，一种拟人的智能控制方法产生了，如模糊控制、神经网络控制和专家控制等。该方法的优点是不需要建立系统的精确数学模型，根据系统的输入输出关系，经过训练就可以确定系统的模型，这对于难以建立精确数学模型的系统来说，提供了相当便利的条件。
神经网络控制
人工神经网络技术源于对脑神经的模拟，具有很强的适应于复杂环境和多目标控制要求的自学习能力，也具有以任意精度逼近任意非线性连续函数的特性。这为解决控制系统的非线性和不确定性问题提供了一条新的途径。
神经网络经过半个世纪的发展，出现了很多种类型的神经网络，包括前馈神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络、ART神经网等。彭皎龙[12]设计了基于优化RBF神经网络的控制器并将其应用到水处理值控制系统中。有学者针对pH值控制系统提出了一种基于神经网络的多步预测控制算法（NMPC）.神经网络用于辨识对象的预测模型，控制算法利用了神经网络的梯度信息.有学者为了获取pH值的优化轨迹并加以有效控制，利用神经网络非线性预测控制方法结合遗传算法寻优设计。沈永俊等[15]提出了一种基于改进PID神经网络的内模控制方案。有学者提出了一种基于模糊神经网络MRAC控制方案来实现中和过程的优化控制。有学者采用径向基函数网络（RBF）分别构建对象的静态模型和动态模型；
神经网络随着系统阶次的增加，网络结构将迅速膨胀，这使其学习速度变得缓慢而且网络的规模庞大，往往会出现网络对权值的过度拟合现象，从而使其泛化能力变差。
模糊控制
模糊控制是从行为上模拟人的模糊推理和决策过程的一种实用控制方法。它不依赖于控制对象，适合对难以建模的对象实施鲁棒性控制，而且最终控制形式简单，易于实现。其控制的效果取决于是否正确、全面和有效地将操作人员的控制经验总结为一系列语言控制规则。
一些学者也将其应用于污水处理pH值控制问题，通过模糊方法建立对象的模型用于模型预报控制。有学者通过基于混合蚁群算法的变论域模糊控制调节水肥溶液pH值。有学者提出了一种基于模糊推理网的非线性内模控制算法（FNIMC）。有学者参照Smith预估计控制的思想，提出一种基于模糊逻辑系统的滞后偏差预估计控制方案，并设计出一种快速收敛的自适应调节律算法，因采用的是模糊逼近式控制，对估计的偏差有一定的鲁棒性，但在pH值变化范围较大时会降低控制器的控制能力。吴建辉等[21]采取仿人智能模糊控制策略对酸性废水进行了pH控制研究，实际应用结果表明，该模糊控制策略所取得的控制效果远优于常规的PID控制效果。
专家控制
专家控制是将人的感性经验和定理算法结合的一种传统的智能控制方法，专家智能控制器运用知识进行推理、决策而产生有效的控制。其主要优点是在层次结构上、控制方法上和知识表达上的灵活性，既可以符号推理也允许数值计算，既可以精确表达推理也允许模糊描述决策。陈仕彬[22]针对pH值具有非线性、时变性以及不确定性的特点，将专家控制与传统PID控制相结合，构成一套基于专家控制思想的污水处理自动控制系统。
4.分析与讨论：
从以上对值控制的国内外研究概述，可以看出，对于PH值的控制大致可以分为三个阶段：第一个阶段为早期的传统控制或者是一个简单的闭环控制方法，但是，由于中和反应的强烈非线性和时滞性，传统的控制方法根本无法达到控制精度，而且由于控制的不精确导致了大量的资源浪费；而随着科学技术的不断发展，对于值的控制进入了第二个阶段，应用现代控制理论方法解决中和过程问题；第三个阶段就是大量的应用智能控制方法。三个阶段的控制方法各有优缺点，下表1-2为各种控制方法的优缺点比较。
表1-2对于传统的酸碱污水处理系统来说，要想达到合格排放标准且智能化程度较高是比较困难的。在整个传统的酸碱污水处理系统过程中的存在着难以解决的缺点，例如污水PH控制精度差，中和污水PH过程中浪费药剂等。所以当前发展自动智能控制系统是污水处理控制系统的一种必然趋势。在未来将以构建自适应预测模型为重点，辅以AI智能算法，实现对污水PH值的实时在线控制，用以达到提高控制精度；选取多个关键指标同时预测；兼顾非线性、大时滞和不确定的系统特点；控制投药量，节约成本的目的。
表1-2 pH值控制算法比较
参考文献：
1.卿丁南.基于ARM的污水处理PH值控制系统设计[D].南昌大学，2014.
2.赵元和.啤酒稀释水pH值控制系统研究[D].东北大学，2012.
3.曹荣敏，侯忠生.pH值中和反应过程的无模型学习自适应控制[J].计算机工程与应用，2006，042（028）：191-194.
4.孙西，金以慧.双线性自适应前馈控制及其应用[J].控制理论与应用，1997，014（002）：184-191.
5.朱腾，王京春，熊智华.基于改进DE-NMPC的酸碱中和反应pH值控制[J].自动化学报，2010，36（001）：159-163.