Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회논문지)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Modeling of Nonlinear SBR Process for Nitrogen Removal Using Fuzzy Systems

퍼지 시스템을 이용한 비선형 질소제거 SBR 공정의 모델링

  • 김동원 (고려대학교 전기공학과) ;
  • 박장현 (목포대학교 전기 및 제어공학부) ;
  • 이호식 (충주대학교 환경공학과) ;
  • 박영환 (충주대학교 정보제어공학과) ;
  • 박귀태 (고려대학교 전기공학과)
  • Published : 2004.04.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This paper shows the application of fuzzy system for a modeling of nonlinear biochemical process. A wastewater treatment process for nitrogen removal in a sequencing batch reactor (SBR) is presented and fuzzy systems with different consequent polynomials in the fuzzy rules to model and identify the oxidation reduction potential (ORP) of the process are introduced. The paper compares, analyzes the results of fuzzy modeling, and shows the nonlinear process can be modeled reasonably well by the present scheme.

본 논문에서는 비선형 생화학적인 공정의 모델링을 위해 퍼지시스템이 응용된 것을 보인다. SBR 반응조에서 질소제거를 위한 수처리 공정이 제시되었으며, 이 공정의 ORP값을 모델링하고 동정하기 위해 서로 다른 후반부 다항식을 가진 퍼지시스템이 소개되었다. 퍼지모델링 결과를 비교하고 분석하며 또한 제안된 방법에 의해 비선형 공정이 합리적이고 효율적으로 모델링 될 수 있음을 본 논문에서 보인다.

Keywords

References

  1. 김창원, “생물학적 질소제거 공정개발”, 연세환경심포지움 발표 논문 요약집.
  2. J. Moreno, “Optimal time control of Sequencing Batch Reactors for industrial wastewaters treatment,” Proceddings of the 36thConference on Decision & Control, pp. 826-827, 1997.
  3. V.V. Lira, P.R. Barros and J.S. Neto, “Automation of an Anaerobic-Aerobic Wastewater Treatment Process,” IEEE Instrumentation and Measurement Technology Conference, pp. 1177-1182, 2001.
  4. 김창원, “활성슬러지 공정 연속호흡율 측정기 및 MLSS meter와 이를 이용한 활성슬러지 공정제어,” Eco-2 상하수도 정보화 세미나, 2001.
  5. H. Kim, and O. J. Hao, “pH and oxidation-reduction potential control strategy for optimization of nitrogen removal in an alternating aerobic anoxic system,” Water Environ Res, vol 73, pp. 95-102, 2001. https://doi.org/10.2175/106143001X138741
  6. 심문용, 부경민, 박지영, 전병희, 김창원, 우혜진, “On-line sensor (ORP, DO, pH)를 이용한 SBR (Sequencing Batch Reactor) 공정진단에 대한 기초평가,” 대한환경공학회 춘계학술연구발표회 논문집, pp. 163-170, 2003.
  7. 이호식, “TKN/COD비가 높은 소규모지역 오수의 생물학적 영양소 제거,”충주대학교 논문집, 2001.
  8. 김동원, 박장현, 이호식, 박영환, 박귀태, "이차다항식을 이용한 질소제거 SBR공정의 모델링," Proceedings of KFIS Fall Conference , pp. 145-148, 2003.
  9. 김동원, 박장현, 이호식, 박영환, 박귀태, "유전자 알고리즘 기반 다항식 뉴럴네트워크를 이용한 비선형 질소제거 SBR 공정의 모델링,"Journal of Control, Automation and Systems Engineering, (in press) https://doi.org/10.5302/J.ICROS.2004.10.3.280
  10. E. M. Mamdani, "Application of fuzzy logic to approximate reasoning using linguistic synthesis," IEEE Trans. Comput., vol. 26, pp. 1182-1191, 1977. https://doi.org/10.1109/TC.1977.1674779
  11. J. S. Jang, "ANFIS: Adaptive-network based fuzzy inference system,"IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., vol. 23, pp. 665-684, 1993. https://doi.org/10.1109/21.256541
  12. M. Sugeno and T. Yasukawa, "A Fuzzy-logic-based approach to qualitative modeling," IEEE Trans. Fuzzy Syst., vol. 1, pp. 7-31, 1993. https://doi.org/10.1109/TFUZZ.1993.390281
  13. T. Takagi and M. Sugeno, "Fuzzy identification of systems and its application to modeling and control," IEEE Trans. Syst., Man, Cybern., vol. 15, pp. 116-132, 1985.